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基于随机森林算法(RF)的深层煤岩气CO_(2)与N_(2)伴注压裂协同增效机制
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作者 方燕俊 罗懿 王帆 《非常规油气》 2026年第1期63-72,共10页
针对深层煤岩气藏吸附气解吸困难、压后产能低和递减快等问题,在CO_(2)与N_(2)对煤层作用机制的基础上,以鄂尔多斯盆地大牛地深层煤岩气为研究对象,通过开展甲烷解吸性能测试、岩心伤害测试以及返排液滞留测试等室内实验,进行地层条件... 针对深层煤岩气藏吸附气解吸困难、压后产能低和递减快等问题,在CO_(2)与N_(2)对煤层作用机制的基础上,以鄂尔多斯盆地大牛地深层煤岩气为研究对象,通过开展甲烷解吸性能测试、岩心伤害测试以及返排液滞留测试等室内实验,进行地层条件下不同注气压力、气液体积比和气体配比等伴注参数混合气伴注对煤岩润湿性能、微观结构、表面电荷性质以及对甲烷解吸性能的影响因素分析,同时结合随机森林算法(RF),明确了滑溜水压裂液对深层煤岩气解吸性能影响的主控因素和预测主控因素边界条件。研究表明,气体与液体共存条件下,压裂液对煤岩的伤害占主导地位,注气可以减缓压裂液对煤岩的伤害;Zeta电位、质量差、接触角和注气压力是煤岩气解吸影响的主控因素,当气液配比为1∶4、V(N_(2))∶V(CO_(2))=1∶3~1∶4(温度80℃,压力5 MPa),浸泡后煤样与水的接触角控制在30°~40°、Zeta电位控制在-60~-70mV,最有利于提高甲烷的解吸量,同时考虑CO_(2)成本高于N_(2),V(N_(2))∶V(CO_(2))=1∶3效益最佳。 展开更多
关键词 深层煤岩气 混合气伴注 解吸 CO_(2) N_(2) 随机森林算法(rf)
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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 被引量:1
2
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 被引量:1
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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-LSTM算法的火电机组变负荷速率预测分析
5
作者 于良辰 陈衡 +3 位作者 赵子淳 李晓博 张俊姣 刘文毅 《热能动力工程》 北大核心 2025年第9期75-85,共11页
针对火电机组变负荷工况下调峰灵活性不足的问题,提出了融合特征筛选与动态时序建模的RF-LSTM混合预测方法,以某660 MW超超临界机组为研究对象,采用随机森林算法进行特征重要性评价,并剔除非稳态值和噪声值,建立包含选定的16个特征参数... 针对火电机组变负荷工况下调峰灵活性不足的问题,提出了融合特征筛选与动态时序建模的RF-LSTM混合预测方法,以某660 MW超超临界机组为研究对象,采用随机森林算法进行特征重要性评价,并剔除非稳态值和噪声值,建立包含选定的16个特征参数的预测模型,得出预测曲线及相关预测数据,并利用预测数据计算变负荷速率及调节速率。结果表明:RF-LSTM模型用来预测特征参数随时序变化具有较高准确性,平均绝对误差的数值均在3.0以下,通过计算得到的变负荷速率预测值与真实值误差在10%以下;升负荷速率维持在5.4~6.3 MW/min之间,升负荷调节速率在0.9%~1.05%/min之间;降负荷速率在3.6~4.8 MW/min之间,降负荷调节速率在0.6%~0.8%/min之间(个别数据略微超出以上区间);对比基于RF、RNN、LSTM、BP等算法预测模型,RF-LSTM模型的拟合系数高达0.99。 展开更多
关键词 火电机组 变负荷速率 rf-LSTM算法 评估预测 灵活性
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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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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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基于WOA-RF算法的船舶柴发配电系统故障诊断 被引量:2
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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24Model与RF算法的冰雪天气高速公路交通事故影响因素研究
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作者 王俊诚 解学才 孙世梅 《安全》 2025年第11期55-60,共6页
为提升冰雪天气下高速公路的行车安全水平,本文融合事故致因“2-4”模型(24Model)与机器学习方法,构建事故严重程度预测模型并识别关键致因因素。首先,以全国109起冰雪天气高速公路交通事故为样本,基于24Model系统提取15项影响因素,构... 为提升冰雪天气下高速公路的行车安全水平,本文融合事故致因“2-4”模型(24Model)与机器学习方法,构建事故严重程度预测模型并识别关键致因因素。首先,以全国109起冰雪天气高速公路交通事故为样本,基于24Model系统提取15项影响因素,构建适用于机器学习的数据集;然后,对比随机森林(RF)、K近邻与BP神经网络,建立预测模型,并对最优者实施超参数搜索与交叉验证;最后,结合重要度分析,识别影响事故严重程度的关键因素。结果表明:RF模型准确率达到0.8182,且性能最稳定;组织文化缺失为首要致因,驾驶员安全意识不足、低能见度不良天气条件及大型车辆混入亦显著加剧事故严重性。可从优化低能见度路段交通标志与照明设施、完善安全管理体系等方面提出针对性改进对策,为冰雪天气高速公路安全治理提供理论依据与管理参考。 展开更多
关键词 冰雪天气 事故致因“2-4”模型(24Model) 事故严重程度 随机森林算法(rf)
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基于RF算法的混凝土工作性能预测方法研究
10
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
11
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IAO-RF联合模型的锂电池SOC估计
12
作者 于仲安 揭朝富 +1 位作者 甘子荣 王涛 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第32期13856-13863,共8页
针对锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)估算时存在估计效率不高,估计精度低以及受电池温度影响较大的问题,提出一种改进天鹰优化算法(improved aquila optimizer algorithm, IAO)和随机森林算法(random forest algorithm, RF)... 针对锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)估算时存在估计效率不高,估计精度低以及受电池温度影响较大的问题,提出一种改进天鹰优化算法(improved aquila optimizer algorithm, IAO)和随机森林算法(random forest algorithm, RF)相联合的预测模型来估计锂离子电池SOC。采用改进的天鹰优化算法来优化随机森林的超参数,提升模型的泛化性能与抗干扰能力,避免陷入局部最佳缺陷。经实验表明,在考虑到温度对电池SOC影响下,单一的随机森林估计锂电池SOC的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为2.77%,均方根误差(root mean square error, RMSE)为3.73%,而基于IAO-RF联合预测模型估计锂电池SOC的MAE为0.407%,RMSE为0.871%,相较于单一的随机森林,平均绝对误差降低了0.85倍,根均方误差也降低了0.77倍,比其他SOC预测模型均有不同程度的提升。可见IAO-RF模型在考虑温度对电池的影响下,不仅显著提升了SOC的估计的精度,还有效降低了极大误差对整体SOC估计的干扰,表现出优越性能同时也兼顾了估计的时效性,对电池管理系统(battery management system, BMS)研究存在一定价值。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池荷电状态(SOC)估计 改进天鹰优化算法(IAO) 随机森林算法(rf) 电池管理系统(BMS)
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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
13
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
15
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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基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测研究
16
作者 郭晓鹏 赵琪 张国维 《现代电力》 北大核心 2026年第1期20-29,共10页
保证风电功率预测的准确性是提高风能利用效率、实现电力系统可持续发展的关键工作。因此,该文提出一种基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型。首先,采用随机森林模型对风速、风向、压强等原始气象因素进行筛... 保证风电功率预测的准确性是提高风能利用效率、实现电力系统可持续发展的关键工作。因此,该文提出一种基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型。首先,采用随机森林模型对风速、风向、压强等原始气象因素进行筛选。其次,通过鹈鹕优化算法改进后的变分模态分解算法对风电功率信号进行分解,从而提高风电序列预测精准性。第三,基于Informer模型对风电功率进行多步预测。最后,通过与其他模型进行对比分析,验证该模型在风电功率多步预测中的优越性。算例结果表明,基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型具有良好的预测性能,可为风电功率的预测提供参考。 展开更多
关键词 风电功率预测 随机森林 鹈鹕优化算法 信号分解 多步预测
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RF-Mesh无线自组网路由算法在智能电网中的应用
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作者 苏文志 《无线互联科技》 2025年第23期32-35,共4页
针对智能电网对通信网络的可靠性及实时性的需求,文章讨论了经典无线自组网按需平面距离向量路由协议(Ad hoc On-demand Distance Vector Routing,ADOV)算法基本原理以及其在智能电网中的局限性;在该基础上给出了基于多维路由度量的AOD... 针对智能电网对通信网络的可靠性及实时性的需求,文章讨论了经典无线自组网按需平面距离向量路由协议(Ad hoc On-demand Distance Vector Routing,ADOV)算法基本原理以及其在智能电网中的局限性;在该基础上给出了基于多维路由度量的AODV优化方案,基于改进的权重自适应优化算法完成路由更新;通过NS-3.36搭建了仿真平台,对其在静态与动态网络场景下分别与传统的AODV算法进行了仿真比较。在对改进算法的各项性能指标进行分析后可知,改进算法在分组投递率及路由开销方面相比传统算法具有更大的优势,因而文章提出的改进算法能够较好地应用于RF-Mesh网络与智能电网中。 展开更多
关键词 rf-Mesh网络 智能电网 AODV路由算法 多维路由度量 权重自适应优化
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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Park矢量法与随机森林算法的电机故障定量诊断框架
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作者 刘昊航 程卫东 王天杨 《机电工程》 北大核心 2026年第2期227-237,共11页
定量诊断技术对实现故障精确辨识与运维优化具有重要价值,针对使用传统特征的机器学习诊断方法因时域统计特征对工况敏感性强且频谱幅值特征提取困难、难以定量分析等问题,对其定量特征进行了研究。首先,基于故障机理与电机三相电流数... 定量诊断技术对实现故障精确辨识与运维优化具有重要价值,针对使用传统特征的机器学习诊断方法因时域统计特征对工况敏感性强且频谱幅值特征提取困难、难以定量分析等问题,对其定量特征进行了研究。首先,基于故障机理与电机三相电流数学表达式进行了Park矢量特征提取,基于Park矢量比提取了匝间短路故障特征,基于Park矢量模平方函数低次偶阶转差特征提取了转子断条故障特征;然后,进行了异步电机典型故障建模分析,分别对健康电机、匝间短路故障电机以及转子断条故障电机进行了建模;基于精细模型结果,对该特征的可行性进行了验证;最后,搭建了异步电机故障模拟试验台并获取了实测数据,结合随机森林算法,对实测信号下两种典型故障进行了定量诊断实验。研究结果表明:与传统统计特征相比,该新特征的优势在于能够解决上述两种典型故障的故障特征频率与电流基频难以区分的问题,并能够很好地对上述典型故障进行量化表征;结合随机森林分类器,该方法的定量诊断准确率可达到95%以上。该定量特征可以作为匝间短路以及转子断条故障的定量诊断指标。 展开更多
关键词 异步电机 故障诊断 定子绕组 转子断条 匝间短路 随机森林算法 低次偶阶转差特征
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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:8
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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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