说明:旋转森林最近热门的集成学习分类方法,可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候,基于线性回归的模型就会失效,而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响,基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度,对于潜在数据中的噪声,大型的树倾向于受影响,导致低偏差(过度拟合)或高方差...
说明:鉴于LCD方法存在的问题,本文提出了一种基于互相关匹配端点延拓局部特征尺度分解(Cross-correlation matching endpoint Extension Local Characteristic scale Decomposition,简称CELCD),由于LCD分解原理是依据信号...
说明:lssvm回归预测分析,用各种核函数进行参数调优过程,使获得最佳的预测结果。