森林迷宫-少儿编程scratch项目源代码文件案例素材.zip

Random forest is a commonly-used machine learning algorithm, which combines the output of multiple decision trees to reach a single result.

为了监测森林火险因于和着火点，并及时预防和消灭火灾，提出了基于ZigBee的森林火灾监测系统设计，系统由信息采集、无线收发、火灾监控功能模块组成。系统采用烟雾传感器、温湿度传感器、风力传感器采集各林区的环境参数信息，基于JN5139无线微控制器实现无线通信功能，并对传感器采集的环境参数数据进行处理和分析，监控中心根据分析结果实现火险预报、火情监测、应急预案功能。

引言 　　为了减少森林火灾带来的损失，世界各国非常重视林火监测。林火监测的措施通常可划分为四个空间层次，即地面巡护、嘹望台定点观测、空中飞机巡护和空间卫星监测。林火监测系统的功能是及时发现火情，准确探测起火点，确定火的大小、动向，监视林火发生发展的全过程。但是在茫茫林海，只靠巡护员检测火情是很不够的，嘹望台嘹望又受到很多条件的限制，一般情况下，小火时烟雾小不易发现，发现时往往已酿成灾；大火蔓延时，烟雾弥漫，很难确定大火的位置和发展动向；通过观察烟雾测定的数据往往误差较大；夜间观测困难。而靠飞机巡逻观察不仅耗资大，速度也不是最陕的，并且图像的分辨率低，一般火灾燃烧几公里才能被发现。由于上述不足

森林防火指挥部在制定扑火计划和调动扑火力量时，可能因火灾位置不准而造成不必要的损失。本文设计的无线传感器网络技术帮助监测森林火灾弥补了这些不足。

机器学习工具箱 主程序可以对数据应用几种监督分类方法： Logistic回归（线性模型） 支持向量机 装袋 随机森林 神经网络 可以使用其他一些工具，例如Boosting，K均值，线性回归。 该程序使用不同的外部工具箱： Prtools套袋和随机森林 用于神经网络的DeepLearnToolbox-master 适用于SVM的libsvm-3.20 此外，一些代码来自Andrew Ng的Coursera MOOC：。

回顾Bagging算法 图示 随机采样 概念：随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。 注意细节：对于我们的Bagging算法，一般会随机采集和训练集样本数m一样个

特征提取，随机森林实现特征重要性排序，用python实现

forestError：随机森林预测误差估计的统一框架 1.0.0版更新 该软件包已更新，以反映偏差的常规征兆（平均预测减去平均响应）。 该软件包的早期版本返回负偏差（平均响应减去均值预测）。 因此，必须颠倒涉及此程序包输出的任何偏差的代数运算的符号，以保持其预期的效果。 概述 forestError软件包使用Lu和Hardin（2021）中引入的插件方法为随机森林预测估算条件均方预测误差，条件偏差，条件预测间隔和条件误差分布。 这些估计值取决于测试观测值的预测值，并考虑可能的响应异质性，随机森林预测偏差以及整个预测器空间中的随机森林预测变异性。 在当前状态下，此程序包中的main函数接受使用以下任何程序包构建的回归随机森林： randomForest ， randomForestSRC ， ranger ，和 quantregForest 。 安装 在R运行以下代码行将从CRAN

随机森林回归 建模 数据分析 matlab RF