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基于SEM和RF的和田绿洲区浅层高氟地下水水质主控因素分析与氟浓度分布预测
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作者 蒋悦 郑天亮 +3 位作者 李景吉 杨晴雯 黄振富 王双成 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第2期264-272,共9页
高氟地下水是全球广泛分布的环境地质问题,本研究基于结构方程模型(SEM)和随机森林(RF)算法开展新疆和田绿洲区浅层高氟地下水水质主控因素及氟浓度分布预测研究。结果表明:干旱气候条件下矿物溶解(β=0.99)及离子交换作用(β=0.68)对... 高氟地下水是全球广泛分布的环境地质问题,本研究基于结构方程模型(SEM)和随机森林(RF)算法开展新疆和田绿洲区浅层高氟地下水水质主控因素及氟浓度分布预测研究。结果表明:干旱气候条件下矿物溶解(β=0.99)及离子交换作用(β=0.68)对地下水水质具有重要贡献,与地下水矿物饱和指数、氯碱指数及Gibbs模型分析结果一致;基于RF算法构建的预测模型指示浅层高氟地下水主要分布于绿洲区中部,特征变量贡献度分析表明蒸发浓缩作用以及碱性pH值条件是高氟地下水形成的重要调控因素。研究结果可为和田绿洲区浅层高氟地下水的分布预测及环境调控机制提供新认识,也可为区域安全供水战略提供指导。 展开更多
关键词 和田绿洲区 浅层高氟地下水 结构方程模型(SEM) 随机森林(rf)算法 水质评价与预测
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基于RF-Apriori算法考虑填补缺失值的高速公路事故致因分析
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作者 薛乐 于露 +2 位作者 金龙哲 李博 沈文进 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第4期211-218,共8页
为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变... 为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变化比较不同填补算法对数据稳定性的影响,并运用Apriori关联规则算法对完成填补的事故数据进行不同严重程度等级的高速公路事故致因分析。结果表明:经缺失值填补后,RF算法稳定性更优,相较于原始数据训练的模型准确率提高5.66%,召回率提高9.22%,F 1分数提高9.91%。客车更易引发财产损失事故的发生;摩托车在限速较低的路段易引发受伤事故,在限速较高的路段易引发死亡事故,安全设备的使用情况对事故严重程度等级有较大关系。 展开更多
关键词 随机森林(rf) APRIORI算法 缺失值 高速公路 事故致因 数据填补 关联规则
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基于路径规划数据与RF-SHAP算法的湘西州乡村教育设施可达性及其影响因素研究
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作者 李光宇 丁国胜 +2 位作者 何韶瑶 屈野 张梦淼 《西部人居环境学刊》 北大核心 2025年第4期115-121,共7页
教育设施可达性是表征乡村地区教育水平的重要维度。以湘西土家族苗族自治州为例,基于高德地图开放平台路径规划数据服务,建构一个获取区域内“村庄—教育设施”的最短路径时间的系统运行方案,精准、高效测度乡村地区教育设施可达性水... 教育设施可达性是表征乡村地区教育水平的重要维度。以湘西土家族苗族自治州为例,基于高德地图开放平台路径规划数据服务,建构一个获取区域内“村庄—教育设施”的最短路径时间的系统运行方案,精准、高效测度乡村地区教育设施可达性水平。运用克里金插值、空间自相关等方法分析乡村地区教育设施可达性水平的空间格局总体特征和空间集聚特征,运用随机森林模型与SHAP方法(RF-SHAP算法)探索设施可达性影响因素及非线性关系。结果表明:湘西乡村教育设施可达性总体水平欠佳;在各县域中形成了以县城中心向外围逐渐降低的乡村教育设施可达性水平空间分布特征且集聚特征差异显著;其关键影响因素主要包括人口密度、建设用地比率和平均高程,反映了城镇化水平与自然环境特征对可达性水平具有非线性影响。研究对推动实现脱贫地区城乡公共服务均等化具有重要理论与现实意义。 展开更多
关键词 路径规划 rf-SHAP算法 乡村教育设施 可达性 影响因素
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基于优化CEEMDAN和BES-RF算法的航空电缆电弧故障检测 被引量:1
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作者 刘晓琳 柳伟 荆涛 《国外电子测量技术》 2025年第2期54-61,共8页
针对航空电缆电弧故障因特征隐蔽性和危害性强引发的飞行安全隐患等问题提出一种新型检测方法。首先参考行业标准模拟飞行环境搭建试验平台完成数据采集。再采用北方苍鹰算法优化自适应噪声完备集合经验模态分解方法(Complete Ensemble ... 针对航空电缆电弧故障因特征隐蔽性和危害性强引发的飞行安全隐患等问题提出一种新型检测方法。首先参考行业标准模拟飞行环境搭建试验平台完成数据采集。再采用北方苍鹰算法优化自适应噪声完备集合经验模态分解方法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)将故障电弧电流分解为不同本征模态函数分量并对其提取多尺度模糊熵、时域、频域组合特征。最后设计秃鹰搜索-随机森林算法(Bald Eagle Search and Random Forest,BES-RF)进行电弧故障检测,结果表明:检测准确率达98.05%,相比传统分解方法与检测算法准确率提高3.5%、4.7%,验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 电弧 特征提取 优化CEEMDAN 多尺度模糊熵 BES-rf算法
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基于RF算法的混凝土工作性能预测方法研究
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作者 苏强 胡以婵 《价值工程》 2025年第12期43-45,共3页
当前获取混凝土塌落度的方法主要依靠试验的方法,造成人力、财力及时间成本的浪费。本文提出一种基于RF算法的混凝土工作性能预测方法。首先,收集62组混凝土配合比数据;其次,采用相关系数法分析输入变量的相关性,最后,通过模型训练与超... 当前获取混凝土塌落度的方法主要依靠试验的方法,造成人力、财力及时间成本的浪费。本文提出一种基于RF算法的混凝土工作性能预测方法。首先,收集62组混凝土配合比数据;其次,采用相关系数法分析输入变量的相关性,最后,通过模型训练与超参数优化,建立基于RF算法的混凝土塌落度预测模型并开展模型的可解释分析。研究结果表明:该模型在预测精度和泛化性能上表现较好,具有较高的合理性与可靠度,研究结果为进一步提高混凝土塌落度的预测精度提供参考。 展开更多
关键词 混凝土 塌落度预测模型 rf算法 相关性分析
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基于PSO-RF的妊娠母猪日饲喂量预测算法研究 被引量:1
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作者 凌丽 樊晓宇 +3 位作者 岳宝昌 谭飞飞 胡俊泽 任国栋 《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》 2025年第1期44-52,共9页
日饲喂量对妊娠期母猪繁殖性能具有较大影响,对于保障母猪健康、胎儿生长发育具有重要意义。为了精准控制日饲喂量,针对粒子群算法(PSO)各阶段搜索能力不均衡的问题,引入一种非线性递减惯性权重策略对PSO算法进行改进,并用改进的粒子群... 日饲喂量对妊娠期母猪繁殖性能具有较大影响,对于保障母猪健康、胎儿生长发育具有重要意义。为了精准控制日饲喂量,针对粒子群算法(PSO)各阶段搜索能力不均衡的问题,引入一种非线性递减惯性权重策略对PSO算法进行改进,并用改进的粒子群优化随机森林回归算法(PSO-RF)精确预测妊娠母猪日饲喂量,精准控制智能饲喂器的饲料投放。该算法融合随机森林的高准确性和粒子群算法的参数寻优能力强的特性,通过优化决策树的数量和最大深度来提升预测性能。结果表明,PSO-RF算法取得的决定系数R^(2)值达到0.9814,相较于RF算法、SVM支持向量机和BP神经网络分别提升了1.19%、2.30%和3.25%。PSO-RF算法在预测妊娠母猪日饲喂量方面具有更高的精准度,有助于提高养猪场管理的智能化水平,降低生产成本,提升养猪场养殖效益,具有一定实际应用价值。 展开更多
关键词 妊娠母猪 日饲喂量 随机森林回归算法 粒子群优化算法 PSO-rf
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基于WOA-RF算法的船舶柴发配电系统故障诊断
7
作者 李维波 高峰 +3 位作者 肖朋 黄康政 阮道杰 高俊卓 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期77-88,共12页
[目的]船舶柴发配电系统对航行稳定性至关重要,海洋工作环境的严苛性致使其故障频发,为此提出一种基于鲸鱼优化算法的优化随机森林(WOA-RF)算法,用以开展船舶柴发配电系统故障诊断。[方法]首先,基于Matlab/Simulink仿真软件搭建船舶柴... [目的]船舶柴发配电系统对航行稳定性至关重要,海洋工作环境的严苛性致使其故障频发,为此提出一种基于鲸鱼优化算法的优化随机森林(WOA-RF)算法,用以开展船舶柴发配电系统故障诊断。[方法]首先,基于Matlab/Simulink仿真软件搭建船舶柴发配电系统模型,采集其故障工况和正常工况的数据;然后,对收集的数据进行预处理以提取时域特征,并使用随机森林算法提取重要特征,从而减少数据维度;最后,使用WOA优化后的随机森林模型对船舶柴发配电系统运行数据进行故障识别、诊断和分类。[结果]仿真模拟试验表明:采用WOA-RF算法识别故障状态和正常状态的准确率为100%,区分12种故障类型的诊断准确率为98.26%;在原始数据集中,与9种不同算法对比,WOA-RF算法的准确率最低提升了4.86%,最高提升了34.37%;在添加10dB噪声数据后,与6种不同算法对比,WOA-RF算法的准确率最低提升了2.43%,最高提升了18.40%。[结论]基于WOA-RF算法的故障诊断方法在复杂海洋环境下展示了优异的准确性和鲁棒性,结果可为船舶电力系统故障的可靠识别提供参考。 展开更多
关键词 船舶柴发配电系统 故障分析 故障诊断 鲸鱼优化算法 随机森林算法 SIMULINK模型 特征提取
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基于GA-RF的不同人群手足气味特征组分识别刻画研究
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作者 张宇 胡晓光 +4 位作者 宋歌 董林沛 赵鹏 张云峰 任昕昕 《中国司法鉴定》 2025年第1期37-44,共8页
目的筛选人体手足气味中与性别、年龄相关的特征组分,进行不同人群性别与年龄特征刻画。方法采用热解吸-气相色谱-质谱法(thermal desorption-gas chromatography-mass spectrometry,TD-GC-MS)检测人体手足中的挥发性气味信息,利用单因... 目的筛选人体手足气味中与性别、年龄相关的特征组分,进行不同人群性别与年龄特征刻画。方法采用热解吸-气相色谱-质谱法(thermal desorption-gas chromatography-mass spectrometry,TD-GC-MS)检测人体手足中的挥发性气味信息,利用单因素分析与多因素分析筛选出不同性别、年龄人群手足气味中的差异组分,并通过遗传算法-随机森林(genetic algorithm-random forest,GA-RF)机器学习方法预测不同性别、年龄的特征组分,并构建判别模型。结果从人体手足部位中共检测出304种挥发性物质,通过t检验和正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)筛选P<0.05且变量投影重要性(variable importance in projection,VIP)>1的差异组分,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化随机森林(random forest,RF)算法构建判别模型,利用手足特征进行性别识别的准确率分别为92.02%和81.46%,年龄识别的准确率分别为76.13%和73.49%。结论基于统计学和GA-RF机器学习方法,筛选出人体手足气味中不同性别、年龄的差异标志物,构建判别模型,为人体气味在法庭科学领域中的应用提供新思路。 展开更多
关键词 热解吸 气相色谱-质谱法 手足气味特征 遗传算法 随机森林 识别
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基于HO-RF算法的大气透过率求解研究
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作者 傅莉 张帅 邓洪伟 《红外》 2025年第9期32-40,共9页
为提升红外辐射测试中大气透过率参数的获取效率与精度,提出了一种基于HO-RF算法的大气透过率求解模型。以温度、湿度、作用距离和大气压等关键环境因素作为输入,结合实测数据建立回归求解模型,从而实现大气透过率的快速准确求解。仿真... 为提升红外辐射测试中大气透过率参数的获取效率与精度,提出了一种基于HO-RF算法的大气透过率求解模型。以温度、湿度、作用距离和大气压等关键环境因素作为输入,结合实测数据建立回归求解模型,从而实现大气透过率的快速准确求解。仿真结果表明,与传统反向传播(BackPropagation,BP)神经网络及随机森林(RandomForest,RF)模型相比,所提模型在求解精度方面表现更佳,均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)降低至0.010745,R2值为0.95877,平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)为0.0080021。该模型能够有效降低实验操作的复杂性,在精度、稳定性和可靠性方面均优于传统方法,可提高战机的红外特性测试效率,具有良好的实际应用价值。 展开更多
关键词 大气透过率求解 河马优化算法 HO-rf模型 红外辐射测试
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基于RF-PSO-SVM的测井岩性识别方法研究
10
作者 朱斌 赵军龙 《重庆科技大学学报(自然科学版)》 2025年第5期50-58,共9页
针对常规岩性识别方法应用效果不理想的问题,提出一种基于RF-PSO-SVM的岩性识别模型。首先,通过RF算法中的OOB原则挑选出重要性高的测井参数;其次,基于PSO算法不同的粒子数量寻优得到SVM模型最优参数组合;最后,建立RF-PSO-SVM岩性识别... 针对常规岩性识别方法应用效果不理想的问题,提出一种基于RF-PSO-SVM的岩性识别模型。首先,通过RF算法中的OOB原则挑选出重要性高的测井参数;其次,基于PSO算法不同的粒子数量寻优得到SVM模型最优参数组合;最后,建立RF-PSO-SVM岩性识别模型对908条实验数据进行岩性预测,与PSO-SVM、SVM和RF等模型相比较,识别准确率更高。RF-PSO-SVM岩性识别模型可有效地改善岩性识别效果,为机器学习算法在岩性识别中的应用提供了一种优化思路。 展开更多
关键词 测井 岩性识别 rf算法 SVM算法 PSO算法 rf-PSO-SVM模型
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基于RF-TCN-SSA-Informer模型的飞机状态预测方法
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作者 樊智勇 张瑾 刘涛 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第28期12139-12147,共9页
针对飞机状态数据向地面传输过程中出现传输异常情况而导致无法对飞机状态进行实时监控的问题,提出一种基于随机森林(random forest,RF)、时域卷积网络(temporal convolutional network,TCN)、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,S... 针对飞机状态数据向地面传输过程中出现传输异常情况而导致无法对飞机状态进行实时监控的问题,提出一种基于随机森林(random forest,RF)、时域卷积网络(temporal convolutional network,TCN)、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)、Informer模型的飞行状态预测方法。利用随机森林算法对真实飞行数据进行特征重要性分析,将筛选后的参数作为预测的输入变量;引入TCN弥补Informer模型在处理复杂飞行数据序列时信息丢失或信息模糊的问题,TCN通过其卷积结构能够有效捕捉局部时间特征和短期依赖,将TCN与Informer的特征矩阵进行融合,能够同时捕捉飞行状态序列中的局部与全局信息,从而提升预测的准确性和可靠性;并使用麻雀搜索算法对模型超参数进行优化,以获得更好的预测性能。以飞行俯仰角、滚转角、偏航率为预测对象进行实验验证,通过与其他模型进行对比分析。实验结果表明:该模型在单步预测与多步预测任务中均具有良好的预测性能,可为飞机状态预测提供参考。 展开更多
关键词 飞机状态预测 随机森林(rf) 时域卷积网络(TCN) 麻雀搜索算法(SSA) INFORMER 快速存取记录器(QAR)数据
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基于LSTM-RF的电动钻机绞车齿轮箱故障诊断 被引量:6
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作者 刘光星 马一豪 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期156-162,230,共8页
针对提高石油电动钻机绞车齿轮箱故障诊断的准确性和效率,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和随机森林(random forest,RF)融合模型。首先,运用LSTM能够从大规模数据中学习复杂特征,将这些特征作为随机森林的... 针对提高石油电动钻机绞车齿轮箱故障诊断的准确性和效率,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和随机森林(random forest,RF)融合模型。首先,运用LSTM能够从大规模数据中学习复杂特征,将这些特征作为随机森林的输入。然后,通过随机森林处理非线性和高维数据以及对特征的分类,以实现对齿轮不同故障状态的识别。最后,利用电动钻机绞车齿轮箱运行过程中的实时数据,建立了一个包含多种齿轮故障类型的综合数据集。试验结果表明,LSTM齿轮故障诊断准确率为94.67%,RF齿轮故障诊断准确率为94.34%,支持向量机齿轮故障诊断准确率为82.00%,K近邻齿轮故障诊断准确率88.33%,而融合模型LSTM-RF在齿轮故障诊断准确率方面达到了98.33%,克服了单一模型的局限性,提高了诊断准确性。研究表明了融合模型具有更优的电动钻机绞车齿轮箱故障诊断能力。 展开更多
关键词 电动钻机 齿轮箱 故障诊断 长短期记忆网络(LSTM) 随机森林(rf)算法
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基于机器学习算法的短期风电功率预测方法研究——以RF-PSO-LSTM模型为例
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作者 史记 尚高伟 《智能感知工程》 2025年第2期91-99,共9页
当前,全球对可再生能源的需求不断增长,风能作为一种可再生清洁能源在电力供应中具有重要作用。然而,风电功率的波动性给电网调度带来挑战,准确预测风电功率成为优化电力系统运行的关键。传统风电功率预测方法(如物理建模和统计建模)存... 当前,全球对可再生能源的需求不断增长,风能作为一种可再生清洁能源在电力供应中具有重要作用。然而,风电功率的波动性给电网调度带来挑战,准确预测风电功率成为优化电力系统运行的关键。传统风电功率预测方法(如物理建模和统计建模)存在计算复杂、对数据质量要求高等问题。基于此,提出一种基于随机森林(RF)算法、粒子群优化(PSO)算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期风电功率预测方法。首先,利用风速-功率曲线对数据进行预处理;其次,利用RF算法进行特征选择,剔除不重要的特征变量;再次,利用PSO算法优化LSTM的超参数,提升模型的预测精度;最后,利用我国东南沿海地区某风电场的公开数据集进行模型实验。实验结果表明,该模型在测试集中的均方根误差(RMSE)为1.512 8,平均绝对误差(MAE)为1.163 2,平均绝对百分比误差(MAPE)为8.984 2%,显著优于单一LSTM模型及其他组合模型,为风电场的优化调度提供了有力支撑。 展开更多
关键词 机器学习算法 风电功率预测 随机森林(rf) 粒子群优化(PSO) 长短期记忆(LSTM)神经网络
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基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警 被引量:3
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作者 王军武 何娟娟 +3 位作者 宋盈辉 刘一鹏 陈兆 郭婧怡 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高... 为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。 展开更多
关键词 随机森林(rf) 蛙跳算法(SFLA) 支持向量机(SVM) 装配式建筑 高空作业 不安全行为
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基于PCA-GA-RF的矿井突水水源快速识别模型 被引量:3
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作者 肖观红 鲁海峰 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第6期184-191,共8页
矿井突水已成为影响矿山安全生产的主要危害之一,快速准确识别突水水源类型是矿井突水灾害治理的关键步骤。提出了1种基于PCA-GA-RF的矿井突水水源识别模型;基于安徽省颍上县谢桥煤矿的88组水样实测数据,遵循分层随机抽样的原则,按照7∶... 矿井突水已成为影响矿山安全生产的主要危害之一,快速准确识别突水水源类型是矿井突水灾害治理的关键步骤。提出了1种基于PCA-GA-RF的矿井突水水源识别模型;基于安徽省颍上县谢桥煤矿的88组水样实测数据,遵循分层随机抽样的原则,按照7∶3的比例将其分为62组训练样本和26组预测样本,经PCA提取4个主成分,构建PCA-GA-RF模型,并与PCA-RF、PCA-ABC-RF和PCA-FA-RF模型对比。结果表明:PCA-GA-RF模型判别结果准确率为96.153 8%,与其他模型相比准确率、精确率、召回率和F1值(精确召回率)最高,具有优越性。 展开更多
关键词 矿井突水 水源识别 主成分分析(PCA) 随机森林(rf) 遗传算法(GA)
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基于RF-RFECV和Stacking集成学习的脑卒中预测研究 被引量:2
16
作者 张晓飞 宋其江 《智能计算机与应用》 2024年第5期252-256,共5页
脑卒中具有发病率高、死亡率高和致残率高的特点,提早发现和治疗显得至关重要。在脑卒中预测方法中,机器学习相对于其他方法具有更好的表现。针对传统的单一机器学习模型在预测的精度或稳定性上都存在局限性的问题,提出了一种基于RF-RF... 脑卒中具有发病率高、死亡率高和致残率高的特点,提早发现和治疗显得至关重要。在脑卒中预测方法中,机器学习相对于其他方法具有更好的表现。针对传统的单一机器学习模型在预测的精度或稳定性上都存在局限性的问题,提出了一种基于RF-RFECV和Stacking集成学习的脑卒中预测方法。通过实验证明,该方法可以有效地降低特征维度,获得最优特征子集,与其他的单一模型以及其他集成算法模型相比,Stacking模型的预测精度明显提升,可以更有效地预测脑卒中。 展开更多
关键词 SMOTE算法 rf-rfECV Stacking模型 脑卒中 机器学习
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基于HMOGWO-RF的埋地管道点蚀深度机理-学习预测模型
17
作者 宋福霖 赵弘 苗兴园 《油气储运》 CAS 北大核心 2024年第11期1249-1259,共11页
【目的】截至2025年,中国油气管网规模将达到24×10^(4) km,管道输送已然成为中国油气运输的重要方式之一。受管道周围土壤环境等因素影响,管道腐蚀现象时有发生,降低了管道的使用年限。为保障埋地管道的安全运行,需有效预测其所受... 【目的】截至2025年,中国油气管网规模将达到24×10^(4) km,管道输送已然成为中国油气运输的重要方式之一。受管道周围土壤环境等因素影响,管道腐蚀现象时有发生,降低了管道的使用年限。为保障埋地管道的安全运行,需有效预测其所受腐蚀程度。【方法】将随机森林(Random Forest,RF)算法与多目标优化方法相结合,提出腐蚀机理引导下的埋地管道点蚀深度预测模型,将管道腐蚀的腐蚀机理知识引入机器学习模型中,提高模型的可解释性。根据特征变量之间的交互作用机制,构建新的特征变量,以更好地反映管道周围土壤环境的影响因素。通过随机森林算法中的基尼系数计算新特征空间中所有特征的重要性,利用混合多目标灰狼优化(Hybrid MultiObjective Grey Wolf Optimization,HMOGWO)算法求解随机森林算法的最优超参数,并将特征选择融入多目标优化中。在多目标优化的过程中,综合考虑特征数量、预测准确率、模型稳定性3个优化目标,并设计综合评价指标,对比分析Pareto解集,以获取特征子集与最优超参数组合,得到最具代表性、优化性能最佳的特征子集,提高模型稳定性与预测准确性。【结果】模型设计完成后,采用实际埋地管道的点蚀数据集对模型进行验证,将三目标HMOGWO算法与RF模型相结合,模型的预测性能及稳定性远超三目标灰狼优化算法、双目标HMOGWO算法、双目标灰狼优化算法、单目标灰狼优化算法及单目标粒子群优化算法。【结论】该模型可以实现埋地管道最大点蚀深度的准确预测,所提出的腐蚀机理引导下的埋地管道点蚀深度预测模型可以提高管道腐蚀预测的可解释性与准确性,有助于延长管道的使用寿命,对于石油和天然气运输行业具有重要的实际应用意义。(图12,表2,参22). 展开更多
关键词 埋地管道 点蚀深度 腐蚀机理引导 随机森林算法 多目标灰狼优化算法 特征重要性
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基于SOA-RF智能算法的深部巷道支护参数优化研究 被引量:1
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作者 林中湘 张彪 +5 位作者 柴君锋 朱泽斌 王龙 吴海勇 任博涵 詹令业 《煤炭工程》 北大核心 2024年第9期41-48,共8页
强开采扰动作用下深部沿空巷道围岩稳定性控制是一项技术难题。为了研究深部沿空巷道在动载荷作用下位移及应力场的演化特征,以高家堡煤矿103工作面为背景建立数值模型。然后,利用FLAC 3D软件分析了动载作用下深部沿空巷道位移及应力场... 强开采扰动作用下深部沿空巷道围岩稳定性控制是一项技术难题。为了研究深部沿空巷道在动载荷作用下位移及应力场的演化特征,以高家堡煤矿103工作面为背景建立数值模型。然后,利用FLAC 3D软件分析了动载作用下深部沿空巷道位移及应力场演化特征。最后,通过机器学习的方法,进行了巷道响应参数敏感性分析。结果表明:根据重要性得分,不同动荷载因素作用下巷道围岩对动荷载幅值响应最为明显;不同动载幅值作用下巷道最大变形速率达到17.5 mm/MPa,两帮最大变形速率达到16.1 mm/MPa,塑性发育最大速率达到3552.5 m^(2)/MPa。利用回归分析方法得到了动载荷条件下的经验方程。在此基础上,提出了“让压-支护”协同控制技术,以缓解沿空巷道围岩变形。数值模拟与现场监测结果验证了协同控制技术的可行性。 展开更多
关键词 深部开采 沿空掘巷 SOA-rf智能算法 动载作用 支护参数
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基于CTGAN与GDMPA-RF算法的活立木含水率诊断方法优化研究 被引量:1
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作者 杨能飞 吴寅 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1025-1034,共10页
活立木含水率的精准实时诊断是智慧林业领域的重要研究内容,其可为植物生理状态分析、林区生态水文调控、林火预警防范等做出关键指征。基于无线声发射传感器网络(Wireless Acoustic Sensor Network,WASN)系统的含水率测定方法既可实现... 活立木含水率的精准实时诊断是智慧林业领域的重要研究内容,其可为植物生理状态分析、林区生态水文调控、林火预警防范等做出关键指征。基于无线声发射传感器网络(Wireless Acoustic Sensor Network,WASN)系统的含水率测定方法既可实现高效无损探测,又能长期野外部署,尤为适合林场实际需求。为了进一步提升WASN的辨识准确率,首先利用条件表格生成对抗网络(Conditional Tabular GAN,CTGAN)对所采集的AE特征进行数据增广,其次基于分布式梯度提升框架(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)对扩增后的混合数据集进行特征优选,然后提出了黄金正弦动态海洋捕食者算法优化的随机森林(Golden-Sine Dynamic Marine Predators Algorithm-Random Forests,GDMPA-RF)策略,并以此建立含水率精准反演模型。实验对比结果显示,基于优选特征子集构建的GDMPA-RF模型在立木含水率诊断性能强化方面效果最佳,其准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、F1分数(F1-Score)、加权平均(Weighted Average)和AUC分别为99.17%、99.52%、98.14%、0.9943和0.9850,均高于鲸鱼优化算法等结合RF模型的评估指标,说明方法具有优良的监测效能,较好地优化了活立木树干含水率的在线实时推演精度。 展开更多
关键词 无线声发射传感器网络 活立木 含水率 条件表格生成对抗网络 黄金正弦动态海洋捕食者算法 随机森林
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Synchronous Dynamic Adjusting: An Anti-Collision Algorithm for an RF-UCard System
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作者 Jichang CAO Lin SHU Zhengding LU 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2009年第1期8-20,共13页
An RF-UCard system is a contactless smartcard system with multiple chip operating systems and multiple applications. A multi-card collision occurs when more than one card within the reader’s read field and thus lower... An RF-UCard system is a contactless smartcard system with multiple chip operating systems and multiple applications. A multi-card collision occurs when more than one card within the reader’s read field and thus lowers the efficiency of the system. This paper presents a novel and enhanced algorithm to solve the multi-card collision problems in an RF-UCard system. The algorithm was originally inspired from framed ALOHA-based anti-collision algorithms applied in RFID systems. To maximize the system efficiency, a synchronous dynamic adjusting (SDA) scheme that adjusts both the frame size in the reader and the response probability in cards is developed and evaluated. Based on some mathematical results derived from the Poisson process and the occupancy problem, the algorithm takes the estimated card quantity and the new arriving cards in the current read cycle into consideration to adjust the frame size for the next read cycle. Also it changes the card response probability according to the request commands sent from the reader. Simulation results show that SDA outperforms other ALOHA-based anti-collision algorithms applied in RFID systems. 展开更多
关键词 rf-UCard ANTI-COLLISION algorithm SYNCHRONOUS DYNAMIC ADJUSTING rfID ALOHA DFSA BBEI
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