基于PSO的RF模型在人體活動(dòng)識(shí)別中的應(yīng)用

倪洪科 王斌 王英超 高慧敏

摘? 要： 提出一種基于粒子群優(yōu)化（PSO）的隨機(jī)森林（RF）識(shí)別方法。利用PSO算法搜尋最優(yōu)的RF超參數(shù)n_estimators和max_depth，構(gòu)建了PSO-RF人體活動(dòng)識(shí)別模型?；谌A盛頓州立大學(xué)CASAS項(xiàng)目數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)共識(shí)別30種日常活動(dòng)。仿真結(jié)果表明，PSO-RF模型的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95%，Accuracy、Precision、Recall和F1-score評(píng)價(jià)指標(biāo)均優(yōu)于其他經(jīng)典的分類(lèi)模型，具有較好的預(yù)測(cè)精度和泛化能力，可為智能家居系統(tǒng)個(gè)性化服務(wù)提供輔助決策。

關(guān)鍵詞： 隨機(jī)森林； 粒子群優(yōu)化； 人體活動(dòng)識(shí)別； 傳感數(shù)據(jù)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.4? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ?文章編號(hào)：1006-8228（2023）05-131-04

Application of RF model based on PSO in human activity recognition

Ni Hongke1， Wang Bin2， Wang Yingchao3， Gao Huimin2

（1. School of Computer Science and Technology， Zhejiang Sci-Tech University， Hangzhou， Zhejiang 310018，China; 2. School of Information Science and Engineering， Jiaxing University; 3. Suzhou Lanhepenbo Intelligent Technology Co.， Ltd）

Abstract： In this paper， an RF recognition method based on PSO is proposed. Using PSO algorithm to search for the optimal RF hyper-parameters n_estimators and max_depth， the PSO-RF human activity recognition model is constructed. An experiment is conducted on the CASAS project dataset of Washington State University， and a total of 30 daily activities are identified. The simulation results show that the recognition accuracy of the PSO-RF model reaches 95%， and the evaluation indicators of Accuracy， Precision， Recall and F1-score are superior to other classic classification models. It has good prediction accuracy and generalization ability， and can provide auxiliary decision-making for personalized service of smart home system.

Key words： random forest （RF）; particle swarm optimization （PSO）; human activity recognition; sensor data

0 引言

早在二十世紀(jì)九十年代，人體活動(dòng)識(shí)別（Human Activity Recognition， HAR）研究就掀起了一陣熱潮[1]?；趥鞲衅鲾?shù)據(jù)是當(dāng)下主流的人體活動(dòng)識(shí)別方式之一，常用的識(shí)別方法包括樸素貝葉斯、k近鄰和支持向量機(jī)等[2-3]，但由于分類(lèi)器數(shù)量單一且活動(dòng)本身具有多樣性和復(fù)雜性，識(shí)別準(zhǔn)確率普遍不高。隨機(jī)森林[4]（Random Forest， RF）作為一種多決策樹(shù)集成的分類(lèi)器，引入了隨機(jī)性，具備預(yù)測(cè)精度高、不易陷入過(guò)擬合、訓(xùn)練效率高的優(yōu)點(diǎn)。然而，到目前為止關(guān)于隨機(jī)森林超參數(shù)的研究文獻(xiàn)較少，加上超參數(shù)種類(lèi)繁多，無(wú)法通過(guò)一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)流程給出最優(yōu)解，通常只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定或通過(guò)網(wǎng)格搜索的方法獲取，而超參數(shù)的選取對(duì)模型分類(lèi)的準(zhǔn)確性有較為顯著的影響[5]。針對(duì)上述問(wèn)題，本文結(jié)合環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)的特征，引入了隨機(jī)森林算法進(jìn)行人體活動(dòng)識(shí)別，并進(jìn)一步利用粒子群優(yōu)化[6]（Particle Swarm Optimization， PSO）算法來(lái)解決隨機(jī)森林超參數(shù)選取問(wèn)題。PSO算法由于概念簡(jiǎn)單、易于和其他算法結(jié)合以及收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題[7-9]。通過(guò)隨機(jī)初始化粒子群（RF超參數(shù)n_estimators和max_depth），選用合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)作為相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)，不斷迭代更新粒子的速度和位置來(lái)達(dá)到最佳的適應(yīng)度，從而搜索到RF最優(yōu)超參數(shù)組合，以提高模型的收斂速度和分類(lèi)識(shí)別性能。

1 特征提取

智能家居環(huán)境中會(huì)產(chǎn)生大量的傳感器事件，每個(gè)傳感器事件由Date、Time、HighLevelSensorID、LowLevelSensorID、SensorValue和Label這六種元素組成。其中，Date表示傳感器事件發(fā)生的具體日期，格式為“年-月-日”；Time表示傳感器事件發(fā)生的具體時(shí)間，格式為“小時(shí)：分鐘：秒.毫秒”；HighLevelSensorID表示結(jié)合傳感器類(lèi)型的房間名稱(chēng)，LowLevelSensorID是傳感器具體描述，表示房間中的特定對(duì)象或區(qū)域；SensorValue表示當(dāng)前傳感器生成的消息，Label表示傳感器事件對(duì)應(yīng)的活動(dòng)標(biāo)簽，部分傳感器事件示例如表1所示。

使用模型識(shí)別人體活動(dòng)之前，一個(gè)重要的步驟是從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征或?qū)傩浴１疚睦没瑒?dòng)窗口技術(shù)（窗口大小固定為30）分割時(shí)間序列，基于上下文傳感器事件提取特征，包括時(shí)間信息（例如窗口中事件發(fā)生的時(shí)間和持續(xù)時(shí)長(zhǎng)等）和傳感器信息（事件發(fā)生的區(qū)域、次數(shù)等），所提取的特征如表2所示。

2 PSO-RF識(shí)別模型

RF模型包含多個(gè)超參數(shù)，選取的超參數(shù)不同，相應(yīng)的模型預(yù)測(cè)精度和泛化能力也大相徑庭，相關(guān)實(shí)驗(yàn)表明決策樹(shù)數(shù)目（n_estimators）和決策樹(shù)最大深度（max_depth）對(duì)RF的分類(lèi)性能影響較為明顯。由于粒子群算法具有高效的搜索能力且通用性比較好，容易與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合加以改進(jìn)，能更高效地解決實(shí)際問(wèn)題。因此本文將粒子群優(yōu)化算法引入隨機(jī)森林模型，對(duì)模型中的超參數(shù)n_estimators和max_depth進(jìn)行迭代優(yōu)化，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)隨機(jī)森林模型的改進(jìn)優(yōu)化。基于PSO-RF活動(dòng)識(shí)別模型的構(gòu)建如圖1所示，具體步驟描述如下。

Step1 將ADL數(shù)據(jù)樣本利用滑動(dòng)窗口技術(shù)分割時(shí)間序列進(jìn)行特征提取，合理劃分出訓(xùn)練集和測(cè)試集。

Step2 初始化粒子群（n_estimators和max_depth）并建立隨機(jī)森林模型，用Step1獲得的訓(xùn)練集樣本進(jìn)行訓(xùn)練。

Step3 確定PSO-RF模型適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度。本文選用“Accuracy”評(píng)價(jià)指標(biāo)作為適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算方法如下：

[Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN]? ⑴

其中，TP指被預(yù)測(cè)為正類(lèi)的正類(lèi)樣本；FP指被預(yù)測(cè)為正類(lèi)的負(fù)類(lèi)樣本；TN指被預(yù)測(cè)為負(fù)類(lèi)的負(fù)類(lèi)樣本；FN則指被預(yù)測(cè)為負(fù)類(lèi)的負(fù)類(lèi)樣本。

Step4 迭代更新粒子的速度和位置，計(jì)算過(guò)程如公式⑵所示。計(jì)算相應(yīng)的適應(yīng)度，將其適應(yīng)度與個(gè)體極值pbest和全局極值gbest相比較，迭代更新獲取最優(yōu)適應(yīng)度。

[vk+1id=ωvkid+c1r1pkid，pbest-xkid+c2r2pkid，gbest-xkidxk+1id=xkid+vk+1id]? ⑵

其中，ω代表慣性權(quán)重，c1和c2依次代表個(gè)體學(xué)習(xí)因子和群體學(xué)習(xí)因子，r1和r2代表[0，1]區(qū)間的隨機(jī)數(shù)，用來(lái)提高搜索的隨機(jī)性。

Step5 重復(fù)Step4，直至滿足設(shè)定的最大迭代次數(shù)k，輸出PSO全局最優(yōu)位置和對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度，此時(shí)獲得的超參數(shù)n_estimators和max_depth即待優(yōu)化RF模型的最優(yōu)解。

Step6 將PSO優(yōu)化得到的超參數(shù)n_estimators和max_depth代入RF模型，用于構(gòu)建最優(yōu)參數(shù)識(shí)別模型，輸出人體活動(dòng)識(shí)別結(jié)果并進(jìn)行模型性能評(píng)估。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文使用CASAS項(xiàng)目ADL數(shù)據(jù)集（http：//casas.wsu.edu）來(lái)驗(yàn)證和評(píng)估模型性能。該數(shù)據(jù)集來(lái)源于一位中年女性，在2011年6月15日至7月14日一個(gè)月內(nèi)的日常生活，涵蓋了61577個(gè)傳感器事件。為了衡量模型的性能，選用Precision、Recall、Accuracy和F1-score作為綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，同時(shí)將宏平均（Macro avg）和加權(quán)平均（Weighted avg）作為二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，宏平均是對(duì)各個(gè)分類(lèi)評(píng)價(jià)指標(biāo)求算術(shù)平均，而加權(quán)平均是對(duì)各個(gè)分類(lèi)評(píng)價(jià)指標(biāo)求加權(quán)平均，權(quán)重為該類(lèi)別在總樣本中的占比。各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算方法如下：

[Precision=TPTP+FP]? ?⑶

[Recall=TPTP+FN]? ?⑷

[F1-score=2·Precision·RecallPrecision+Recall]? ? ⑸

PSO算法中，設(shè)置粒子群規(guī)模N為100，粒子維度D為2，迭代次數(shù)k為50，學(xué)習(xí)因子c1和c2均為2，慣性權(quán)重ω為0.8，隨機(jī)初始化粒子群。整個(gè)迭代尋優(yōu)過(guò)程共持續(xù)8小時(shí)15分鐘，當(dāng)?shù)Y(jié)束，輸出最優(yōu)參數(shù)n_estimators為85，max_depth為12。進(jìn)行3倍交叉驗(yàn)證評(píng)估，適應(yīng)度函數(shù)隨迭代次數(shù)的變化如圖2所示。采用PSO-RF模型對(duì)本文分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，仿真結(jié)果如表3所示。由表3可以看出，模型準(zhǔn)確率達(dá)到了95%。為了可視化預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況之間存在的離散度，分類(lèi)得到的標(biāo)準(zhǔn)混淆矩陣如圖3所示。

由圖3可以看出，最具影響力的權(quán)重分布在混淆矩陣的對(duì)角線上。這表明大多數(shù)識(shí)別結(jié)果都是準(zhǔn)確的，模型能正確地識(shí)別出發(fā)生在同一房間或空間非常相近的活動(dòng)，同時(shí)可以可以根據(jù)時(shí)序區(qū)分執(zhí)行過(guò)程相同的活動(dòng)（例如Morning_Meds和Evening_Meds活動(dòng)），能夠有效改善家庭健康用藥（忘記吃藥、重復(fù)吃藥、不按時(shí)吃藥等）問(wèn)題。為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性，將PSO-RF模型和與樸素貝葉斯、邏輯回歸、多層感知機(jī)、線性判別分析、支持向量機(jī)進(jìn)行仿真對(duì)比，結(jié)果如表4所示。由表4可以看出，本文提出的PSO-RF模型各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均優(yōu)于其他分類(lèi)算法，相比其余算法的最優(yōu)指標(biāo)，Precision提高了15.85%，Recall提高了15.85%，F(xiàn)1-score提高了17.5%，Accuracy提高了15.85%。然而，為了獲取更精確的結(jié)果，模型訓(xùn)練時(shí)間相對(duì)比較長(zhǎng)。

4 結(jié)束語(yǔ)

結(jié)合隨機(jī)森林高效的分類(lèi)性能和粒子群優(yōu)化算法較強(qiáng)的全局搜索能力，本文提出了一種基于粒子群優(yōu)化的隨機(jī)森林模型用于人體活動(dòng)識(shí)別，通過(guò)粒子群優(yōu)化算法搜索最優(yōu)超參數(shù)n_estimators和max_depth，從而將優(yōu)化改進(jìn)后的隨機(jī)森林作為識(shí)別模型。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的分類(lèi)算法相比，PSO-RF模型具有較高的預(yù)測(cè)精度和泛化能力，將其應(yīng)用到智能家居場(chǎng)景個(gè)性化服務(wù)推薦是下一步需要研究的。另外，由于模型本身的復(fù)雜性，使其在獲得更高精度的同時(shí)也需要更多的時(shí)間來(lái)訓(xùn)練。因此，在今后的工作中，將會(huì)對(duì)模型的訓(xùn)練進(jìn)行優(yōu)化，以減少訓(xùn)練成本。

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