【摘 要】
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针对高层建筑项目在工期风险预测时样本数据少且特征维度高的特点,建立了利用随机森林(random forest,RF)算法和粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的高层建筑项目工期风险预测模型。采用在特征选择方面具有显著优势的RF算法筛选出最佳特征子集;利用PSO算法对LSSVM的正则化参数和核函数参数进行优化;采用精确率、召回率以及F 1m值对所建立模型的预测
【基金项目】
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河南省交通运输厅科技项目(2014G25),湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ4629)。
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针对高层建筑项目在工期风险预测时样本数据少且特征维度高的特点,建立了利用随机森林(random forest,RF)算法和粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的高层建筑项目工期风险预测模型。采用在特征选择方面具有显著优势的RF算法筛选出最佳特征子集;利用PSO算法对LSSVM的正则化参数和核函数参数进行优化;采用精确率、召回率以及F 1m值对所建立模型的预测
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