导读:本文包含了线性决策树论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:室内定位,无线局域网,梯度提升决策树,线性判别分析
线性决策树论文文献综述
张会清,牛铮[1]（2018）在《基于线性判别分析和梯度提升决策树的WLAN室内定位算法》一文中研究指出为了减小室内无线局域网(WLAN)环境中接收信号强度值复杂的时变特性对定位精度的影响,提出了一种基于线性判别分析和梯度提升决策树的室内定位算法。该算法利用线性判别分析(LDA)提取原始位置指纹的主要定位特征,去除冗余和噪声;接着,使用前向分布算法,将损失函数在当前模型的负梯度值作为误差的近似值,拟合一个分类回归树,并使用加法模型将生成的分类回归树线性组合,生成梯度提升决策树(GBDT)定位模型。实验结果表明,与其他室内定位算法相比,该算法的定位精度提升20%,并且减少了接入点使用个数。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2018年12期）
王霖,高宝丽,张帅[2]（2017）在《基于决策树和线性回归的电影首映票房预测》一文中研究指出高速发展的电影行业给人们带来娱乐休闲的同时创造了巨大的经济效益,然而观众日益多样化的需求与选择又带来了诸多不确定性。票房是衡量电影价值的重要指标,获取其影响因素并提前得出票房的预测值,有助于整合社会资源,在增加影片收益的同时,更好地满足观众的需求。本文基于大数据建立模型,在电影上映前1至2个月,根据相关变量的取值预测出该电影的首映票房。具体操作与结果如下:首先,运用Python语言,在微博、猫眼电影、格瓦拉等网络上获取2014年1月1日至2016年12月31日上映的1127部电影的演员、导演、票房收入等信息。其次,确定日期(date)、演员阵容(actor)、导演阵容(director)、搜索热度(hot)、发行地区(region)、电影类型、国内生产总值(GDP)等作为解释变量;根据时间序列分解日期、量化导演与演员阵容、运用虚拟变量衡量电影地区与类型,后进行多元线性回归,得出模型的拟合优度为0.76,表明拟合效果较好。在提出精准预测模型的基础上,基于决策树算法进行电影首映票房等级的预测,平均准确率达到86.53%,取得了较好的预测效果。最后,以电影《决战食神》为例,对模型进行实证案例分析。通过以上分析,得出以下结论:1.演员阵容、导演阵容、搜索热度等都是影响电影票房的重要因素,能够抓住其中的主要要素进行优化有利于优秀电影产生,并使票房增加;2.运用多元线性回归能够预测出电影的首映票房,从而能够为优化电影制作的演员及导演、类型、上映日期的选择提供依据;3.决策树可以在提前1-2个月的时长内预测电影首映票房等级,对影院的排片等活动具有重要参考价值。(本文来源于《2017年（第五届）全国大学生统计建模大赛获奖论文选》期刊2017-12-05）
孙宏斌,王康,张伯明,赵峰[3]（2011）在《采用线性决策树的暂态稳定规则提取》一文中研究指出为了提高精细规则的性能,提出一种基于支持样本的线性决策树的规则提取方法。该方法筛选临近稳定边界的支持样本,作为决策树的输入样本,精简了样本数目;提出基于线性分类器的决策树方法,以得到基于组合属性的安全稳定运行规则。在单机无穷大系统和IEEE 39节点系统中的对比研究表明:由于考虑了支持样本的特殊性,用线性组合规则代替单属性规则,减少了计算时间,提高了泛化能力,丰富了规则的物理含义,得到的灵敏度信息可用于辅助决策,在安全稳定精细规则提取中具有应用潜力。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2011年34期）
线性决策树论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
高速发展的电影行业给人们带来娱乐休闲的同时创造了巨大的经济效益,然而观众日益多样化的需求与选择又带来了诸多不确定性。票房是衡量电影价值的重要指标,获取其影响因素并提前得出票房的预测值,有助于整合社会资源,在增加影片收益的同时,更好地满足观众的需求。本文基于大数据建立模型,在电影上映前1至2个月,根据相关变量的取值预测出该电影的首映票房。具体操作与结果如下:首先,运用Python语言,在微博、猫眼电影、格瓦拉等网络上获取2014年1月1日至2016年12月31日上映的1127部电影的演员、导演、票房收入等信息。其次,确定日期(date)、演员阵容(actor)、导演阵容(director)、搜索热度(hot)、发行地区(region)、电影类型、国内生产总值(GDP)等作为解释变量;根据时间序列分解日期、量化导演与演员阵容、运用虚拟变量衡量电影地区与类型,后进行多元线性回归,得出模型的拟合优度为0.76,表明拟合效果较好。在提出精准预测模型的基础上,基于决策树算法进行电影首映票房等级的预测,平均准确率达到86.53%,取得了较好的预测效果。最后,以电影《决战食神》为例,对模型进行实证案例分析。通过以上分析,得出以下结论:1.演员阵容、导演阵容、搜索热度等都是影响电影票房的重要因素,能够抓住其中的主要要素进行优化有利于优秀电影产生,并使票房增加;2.运用多元线性回归能够预测出电影的首映票房,从而能够为优化电影制作的演员及导演、类型、上映日期的选择提供依据;3.决策树可以在提前1-2个月的时长内预测电影首映票房等级,对影院的排片等活动具有重要参考价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
线性决策树论文参考文献
[1].张会清,牛铮.基于线性判别分析和梯度提升决策树的WLAN室内定位算法[J].仪器仪表学报.2018
[2].王霖,高宝丽,张帅.基于决策树和线性回归的电影首映票房预测[C].2017年（第五届）全国大学生统计建模大赛获奖论文选.2017
[3].孙宏斌,王康,张伯明,赵峰.采用线性决策树的暂态稳定规则提取[J].中国电机工程学报.2011