基于PSO-RF的路面附著系數(shù)估計(jì)

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【摘要】在利用隨機(jī)森林算法（RF）進(jìn)行路面附著系數(shù)估計(jì)時(shí)，存在模型構(gòu)建過程中特征選擇不夠優(yōu)化以及決策樹集成的多樣性不足等問題。為此，提出一種基于粒子群優(yōu)化算法（PSO）對(duì)RF進(jìn)行改進(jìn)的方法，并給出算法流程。建立路面附著系數(shù)估計(jì)RF模型，使用PSO算法用于優(yōu)化RF的參數(shù)配置，包括每棵樹的特征數(shù)量、樹的數(shù)量等關(guān)鍵因素，以增強(qiáng)模型的多樣性和泛化能力。（剩余8914字）