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基于随机森林算法的学生学业预警分析

基于随机森林算法的学生学业预警分析

作者：邹挺南昌大学

学位级别：硕士

随着大数据技术的迅猛发展和广泛应用,教育大数据在高校教育中发挥着越来越重要的作用,它不仅为高校提供了丰富的数据资源,还为教育决策、教学管理、学生服务等方面提供了有力支持。通过对学生学习行为、兴趣爱好、社交网络等数据的收... 详细信息

随着大数据技术的迅猛发展和广泛应用,教育大数据在高校教育中发挥着越来越重要的作用,它不仅为高校提供了丰富的数据资源,还为教育决策、教学管理、学生服务等方面提供了有力支持。通过对学生学习行为、兴趣爱好、社交网络等数据的收集和分析,高校可以更加精准地掌握学生的特点和需求,为个性化教学和管理提供依据。本文采用数据挖掘技术,对学生基本信息数据和行为数据进行处理,以便及时发现学生的学习问题并发出预警。通过这种方式,能够有效地避免挂科、留级或退学等问题,对高校的教学管理工作具有现实意义。本文的主要工作如下:(1)由于课题研究需要,通过采集某高校2022级751名本科生相关数据,对学生基本信息、一卡通、图书馆、学生行为数据进行分析与提炼,经过缺失数据处理、特征相关性分析等一系列数据处理工作,成功提取出学生基本数据、行为数据等指标,然后将学生的预警情况从高到低分为二级预警、一级预警、零级预警三类,最终整理出用于模型训练的数据集。(2)在已整理好的数据集上,采用网格搜索法和5折交叉验证进行参数优化,使用参数调优后的逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林四种算法分别构建学生学业预警模型。经过模型性能的对比分析,发现基于随机森林算法的学生学业预警模型表现最为出色。(3)由于数据集存在一定程度的不平衡问题,虽然对随机森林算法进行了参数调优,但对某一类的预测效果仍有所欠缺。为了有效提升模型的预测性能,分别使用了遗传算法、蜣螂算法、改进蜣螂优化算法对随机森林算法进行组合调优。改进蜣螂优化算法首先使用Henon混沌映射初始化蜣螂种群参数,以确保初始种群的多样性;其次,计算各种群适应度值并记录最优个体;再次,引入粒子群算法中粒子之间的信息交流、粒子和最优个体之间的社会交流策略,用粒子交流机制改进蜣螂算法的子代位置更新,使得蜣螂算法能够充分利用粒子群算法的优势,进一步提升算法的寻优能力和收敛速度;然后,利用惯性常数w来平衡算法的全局搜索与局部开发能力;最后,将遗传算法中的交叉和变异操作应用到蜣螂优化算法中,避免算法陷入局部最优解。经过上述优化之后,得到随机森林算法中的随机森林大小和特征数量两个最优参数,发现使用改进蜣螂优化算法改进随机森林的学生学业预警模型表现最优,精准率提升至96.88%。

关键词：教育大数据数据挖掘技术随机森林算法改进蜣螂优化算法学生学业预警模型

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基于改进蜣螂优化的自适应滑模神经网络控制

导航与控制 2024年第4期23卷 11-24页

作者：高赫佳王祥荆哲孙长银安徽大学人工智能学院北京理工大学自动化学院东南大学自动化学院

针对移动机器人跟踪系统中滑模控制器存在的抖振和参数自适应性较低的问题以及不确定扰动的挑战，提出了一种基于改进蜣螂优化的自适应滑模神经网络控制方法。采用一种基于组合趋近律和自适应径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制器解决... 详细信息

针对移动机器人跟踪系统中滑模控制器存在的抖振和参数自适应性较低的问题以及不确定扰动的挑战，提出了一种基于改进蜣螂优化的自适应滑模神经网络控制方法。采用一种基于组合趋近律和自适应径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制器解决系统的抖振和不确定扰动的问题，较好地解决了系统的抖振问题以及外界干扰对系统的影响，实现移动机器人对期望轨迹的精确跟踪；基于此控制器，引入改进的蜣螂优化算法对控制器参数进行优化，在增强控制器参数自适应性的同时提高了系统的稳定性。仿真结果表明：所提方法不仅可以使移动机器人对期望轨迹进行快速精确的跟踪，还能有效克服不确定干扰对系统造成的影响。研究结果可以应用于移动机器人的运动控制和优化等领域。

关键词：移动机器人滑模控制 RBF神经网络改进蜣螂优化算法轨迹跟踪

基于IDBO-LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型

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湖北民族大学学报（自然科学版） 2024年第3期42卷 343-348,374页

作者：陈静李荣浩安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

针对输电线路受多种气象因素影响导致覆冰厚度预测精度低的问题,提出基于改进蜣螂优化(improved dung beetle optimizer,IDBO)算法优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的输电线路覆冰厚度预测模型。首先... 详细信息

针对输电线路受多种气象因素影响导致覆冰厚度预测精度低的问题,提出基于改进蜣螂优化(improved dung beetle optimizer,IDBO)算法优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的输电线路覆冰厚度预测模型。首先,使用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)计算输电线路覆冰厚度与不同气象因素之间的相关性,选择具有高相关性的气象因素以确定输入变量;其次,通过引入Halton序列、Levy飞行策略和T分布扰动来改进蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法;最后,使用IDBO算法寻优LSSVM参数:调节因子、核函数宽度,提高模型预测精度。以某地输电线路历史监测数据为样本,将IDBO-LSSVM的输电线路预测结果与其他7种预测模型进行比较,发现平均绝对误差分别降低了约27%、36%、25%、23%、24%、44%和39%。该研究证实了基于IDBO-LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型可以有效提高预测精度。

关键词：输电线路覆冰厚度预测皮尔逊相关系数分析改进蜣螂优化算法最小二乘支持向量机

基于IDBO-PID的联合收获机割台控制系统

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农业工程 2024年第10期14卷 21-28页

作者：张峰硕苑严伟刘阳春王洋杨悦吉林农业大学工程技术学院吉林长春130118 中国农业机械化科学研究院集团有限公司北京100083

该研究专注于提升无人农场联合收获机在复杂地形作业时,割台高度控制的精确性与响应速度。首先,提出了一种基于双倾角传感器的高度检测补偿方法,通过最小二乘法拟合建立割台倾角与高度的相关模型,相关系数0.9958,显著提高测量准确性。随... 详细信息

该研究专注于提升无人农场联合收获机在复杂地形作业时,割台高度控制的精确性与响应速度。首先,提出了一种基于双倾角传感器的高度检测补偿方法,通过最小二乘法拟合建立割台倾角与高度的相关模型,相关系数0.9958,显著提高测量准确性。随后,引入群智能算法优化的PID控制策略,利用Bernoulli混沌映射、粒子群算法(PSO)、t分布扰动改进蜣螂优化算法,解决了传统PID控制的精度低和响应慢等问题。基于这些优化,IDBO-PID控制器在仿真对比中相较于DBO-PID和传统PID,具有更优的响应速度和稳定性。试验验证表明,改进的控制策略使割台的上升速度达到0.44m/s、下降速度达到0.32m/s,并且高度误差控制在0.02m内,满足作业需求。

关键词：无人农场联合收获机割台高度双倾角传感器改进蜣螂优化算法 IDBO-PID

基于优化BP神经网络PID的永磁同步电机控制研究

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电工电气 2024年第11期 30-36页

作者：王雷王育安崔玉鑫眭晓倩王毅河北科技大学电气工程学院河北石家庄050018

针对传统PID控制在永磁同步电机控制系统中未能实现精准控制的问题,提出了一种基于改进蜣螂优化算法的BP神经网络PID控制器,该控制器由BP神经网络通过自适应方法来调整权重系数,解决了PID无法在线调节参数的缺点。针对BP神经网络在进行... 详细信息

针对传统PID控制在永磁同步电机控制系统中未能实现精准控制的问题,提出了一种基于改进蜣螂优化算法的BP神经网络PID控制器,该控制器由BP神经网络通过自适应方法来调整权重系数,解决了PID无法在线调节参数的缺点。针对BP神经网络在进行反向传播时陷入局部最优的概率较大,引入蜣螂优化算法通过适应度值不断更新BP神经网络核心参数,从而提高BP神经网络的优化速率。对于蜣螂优化算法中存在初始种群质量不高及搜索能力不足等问题,对蜣螂优化算法进行混合策略优化,大大提升了蜣螂优化算法求解效率和精度。实验结果表明该改进蜣螂优化算法可以有效地提高控制系统的响应速度,减小超调量,在转速和负载突变的情况下都有较强的鲁棒性。

关键词：永磁同步电机改进蜣螂优化算法 BP神经网络 PID控制