基于集成学习的特征选择方法的港口安全预测技术研究

本文针对港口安全预测问题,对比了两种基于集成学习的特征选择方法和传统特征选择方法对于港口安全的预测技术。首先收集和处理了港口安全相关数据,并采用特征选择方法筛选出最具代表性的特征。然后,通过构建KNN分类器和多个集成学习模型,建立了预测模型。最后,使用实验数据对模型进行评估和分析,并探讨了传统特征选择方法和基于集成学习的特征选择方法对模型性能的影响。实验结果表明,所提出的预测技术在港口安全预测方面具有较高的准确性和稳定性,为港口安全管理提供了一种有效的决策支持工具。