随机森林预测（RFF）：志愿者网格中的提前一小时工作（巴基斯坦）
亮点是：两种训练方式
引言：
在最近的实践中，研究人员提出了混合预测方法
结合进化算法，例如，遗传算法（GA）与粒子群优化
（PSO）〔14, 18〕的人工智能预测方法。混合预测的几个实例方法可以包括：SVM参数的整定使用GA〔19〕、SVM与PSO的组合〔14〕，结合小波的神经网络变换〔16, 20〕
数学模型部分介绍CART和RF
两种训练测试方法
the following two settings have been tested:
1. One time training
2. Moving training
第二种方式
在第二种设置中，数据的训练是
每小时表演一次。因此培训期
是动态的，每小时提交一份工作
用于预测下一个小时的工作提交。
速率。这种设置的副作用是增加了。
处理时间和需要的更多计算
但预测精度得到了提高。
这个利用随机森林进行预测的优势在于
参数的快速和容易调谐
人工智能方法使用比较困难
支持向量机。