融合人工鱼群和随机森林算法的膝关节接触力预测

摘要

cqvip:针对膝关节接触力的测量问题提出融合人工鱼群和随机森林算法的膝关节接触力预测方法。首先,运用混沌变换构造均匀分布的种群,并引入自适应视野范围策略和自适应步长策略,获得改进的人工鱼群算法。然后,将干预前所有受试者的步态参数和膝关节接触力数据划分为训练集(70%)和验证集(30%),利用随机森林算法对训练集进行训练,并使用改进的人工鱼群算法优化随机森林模型的主要参数,获得步态参数和膝关节接触力的非线性关系,利用验证集进行验证。最后,以干预后单个受试者的步态参数和膝关节接触力对预测模型进行测试。结果表明模型在验证集和测试集上都有很高的准确性,模型在验证集上的误差表明模型能准确地学习输入和输出之间的因果关系;在测试集上的误差表明训练后的模型能够准确地将这种因果关系推广到新的输入中。