一种基于粒子群优化的随机森林分类方法

    公开(公告)号:CN118861877A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411014275.0

    申请日:2024-07-26

    摘要: 本发明公开了一种基于粒子群优化的随机森林分类方法,涉及点云数据处理技术领域,该方法包括:获取各目标车辆的点云信息,并从点云信息中提取若干特征数据;根据目标点云特征数据库,建立特征数据集,并确定分类评价指标;利用粒子群优化算法优化随机森林模型,获取最优随机森林模型,结合分类评价指标,获取优化结果;分析优化结果,若优化结果满足预设的分类需求,则输出优化结果,若不满足预设的分类需求,则进行迭代优化。本发明通过改进特征选择和数据集,增强了数据质量与深度,从而深化了特征工程,使得随机森林模型能够更加精准地捕捉数据中的关键信息,进而能够更好地应对复杂多变的环境,为决策提供更加有力的支持。