基于随机森林算法的信道场景分类模型研究

• 作者: 刘晓静 陈能美
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 无线信道 随机森林(RF) 机器学习 特征选择
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 134-140
• 页数: 7页
• 分类号: TN919
• 字数: 4711字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.04.022

摘要

随着科技的进步移动通信产业已经与人类生活、社会发展产生紧密地结合在一起,对特定单一场景或一定区域内条件下的无线信道进行分类、识别,实现特定场景进行分析以及无线网络的优化,具有重要意义.针对这一背景,提出了一种结合随机森林算法的信道场景分类模型.对不同的信道场景物理特征进行提取与降维,基于多分类器集成的原理,结合多个决策树与随机向量决策树的构造原理,创建信道场景的随机森林分类模型.实验结果表明:所采用的分类方法的总模型准确率约为89.90%,能有效地实现信道场景的分类识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈能美	重庆师范大学数学科学学院	2	6	1.0	2.0