全文总字数：1996字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
随机森林是一种高度通用的机器学习方法，广泛应用于市场营销、医疗保健、保险等各领域。随机森林能够进行回归和分类，能处理大量的特征，有助于预估哪些变量在建模的底层数据中很重要。本项目要求基于Python语言及平台，设计并实现随机森林决策树，并在电动汽车故障诊断领域进行应用示例。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1)、翻译与本课题相关的英文资料（不少于5000中文字符）；
(2)、查阅文献资料，撰写开题报告（不少于1500中文字符）。开题报告中，要求了解本毕业设计相关专业知识的发展历史、现状及趋势，以及本毕业设计领域技术发展历史中的重大突破的背景和影响，并理解本毕业设计领域复杂工程问题解决方案的设计/开发背景和意义；
(3)、了解随机森林算法的基本原理及Python语言，重点研究并设计一套基于Python语言平台的随机森林决策系统，完成整个系统的详细设计、深入分析及软件设计等；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周：下达毕业设计任务书及要求，查阅国内外研究现状等文献；
第2周：查阅文献，讨论毕业设计任务和内容；
第3章：撰写并提交毕业设计开题报告；
4. 主要参考文献
[1]. 基于复数据经验模态分解和随机森林理论的风电机组多域特征故障诊断研究. 马富齐, 硕士学位论文，西安理工大学，2019.
[2] Xu Hao, HewuWang, Zhenhong Lin, Minggao Ouyang. Seasonal effects on electric vehicle energyconsumption and driving range: A case study on personal, taxi, and ridesharingvehicles. Journal of Cleaner Production, 2019.
[3] 基于数据挖掘的智能电表故障类型预测技术研究.刁新平, 硕士学位论文，北京邮电大学，2019.
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