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Segmentation of complex objects’ sonar images using parameter-fixed MRF model
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作者 YAO Bin LI Hai-sen +1 位作者 ZHOU Tian SUN SHENG-he 《Journal of Marine Science and Application》 2006年第4期42-47,共6页
The effective method of the recognition of underwater complex objects in sonar image is to segment sonar image into target, shadow and sea-bottom reverberation regions and then extract the edge of the object. Because ... The effective method of the recognition of underwater complex objects in sonar image is to segment sonar image into target, shadow and sea-bottom reverberation regions and then extract the edge of the object. Because of the time-varying and space-varying characters of underwater acoustics environment, the sonar images have poor quality and serious speckle noise, so traditional image segmentation is unable to achieve precise segmentation. In the paper, the image segmentation process based on MRF (Markov random field) model is studied, and a practical method of estimating model parameters is proposed. Through analyzing the impact of chosen model parameters, a sonar imagery segmentation algorithm based on fixed parameters’ MRF model is proposed. Both of the segmentation effect and the low computing load are gained. By applying the algorithm to the synthesized texture image and actual side-scan sonar image, the algorithm can be achieved with precise segmentation result. 展开更多
关键词 parameter-fixed M rf model sonar image image segmentation
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基于AHC-PSO-RF代理模型的大型集装箱船参数横摇运动快速预报
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作者 孙强 谭杰 周耀华 《中国舰船研究》 北大核心 2026年第1期104-113,共10页
[目的]针对传统基于水动力学的数值模拟方法计算船舶参数横摇存在计算成本高、操作要求高且无法覆盖所有装载工况等问题,提出一种融合特征物理化重构、凝聚层次聚类(AHC)与改进随机森林(RF)的集成机器学习替代模型,用于高效预测船舶参... [目的]针对传统基于水动力学的数值模拟方法计算船舶参数横摇存在计算成本高、操作要求高且无法覆盖所有装载工况等问题,提出一种融合特征物理化重构、凝聚层次聚类(AHC)与改进随机森林(RF)的集成机器学习替代模型,用于高效预测船舶参数横摇幅值。[方法]利用AHC压缩特征维度,降低模型复杂度和计算开销;采用粒子群算法(PSO)对RF超参数进行全局寻优。[结果]基于某大型集装箱船多工况水动力数值模拟结果数据的验证结果表明:与广义回归神经网络(GRNN)及未优化RF模型相比,在迎浪和艉随浪工况下,该模型(AHC–PSO–RF)在横摇有义值预测中的决定系数(R2)平均提升5.84%与0.27%,均方根误差(RMSE)平均降低59.28%与10.69%,预测精度较高。此外,模型在单个装载工况的平均计算耗时相比于水动力数值模拟方法减少84.5%。[结论]该模型在批量预测任务中具备显著效率优势,证明了其作为高效替代方案的工程实用价值。 展开更多
关键词 船舶稳性 参数横摇 代理模型 凝聚层次聚类−粒子群优化−随机森林模型 集装箱船 动稳性预报
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融合TAM-LSTNet-CEEMDAN-RF误差修正模型的工艺质量预测算法
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作者 侯步超 阴艳超 +3 位作者 张曦 汪霖宇 陈忠 洪志敏 《机械科学与技术》 北大核心 2026年第1期94-103,共10页
针对传统流程生产工艺质量预测模型训练过程中存在误差积累的问题,提出一种融合注意力机制-长短时间序列网络-自适应噪声集成经验模态分解-随机森林(TAM-LSTNet-CEEMDAN-RF)误差修正的组合预测模型。首先通过引入互信息和堆叠稀疏自编码... 针对传统流程生产工艺质量预测模型训练过程中存在误差积累的问题,提出一种融合注意力机制-长短时间序列网络-自适应噪声集成经验模态分解-随机森林(TAM-LSTNet-CEEMDAN-RF)误差修正的组合预测模型。首先通过引入互信息和堆叠稀疏自编码器,从工艺数据中筛选出有效的特征,构建有效维度;然后利用TAM-LSTNet模型挖掘有效维度与工艺时间序列数据之间的复杂关联关系,得出第一值并与测试值相减,计算出误差序列,通过CEEMDAN-RF模型对误差序列进行校正,得出第二值;最后将两值相加处理,得到质量指标预测值。结合某流程生产线的数据进行分析验证,结果表明:组合模型的拟合度较TAM-LSTM模型和TAM-LSTNet-RF模型分别提高了0.036、0.029,验证了所提方法的有效性和适用性;所提误差修正模型可实现流程生产质量的准确预测。 展开更多
关键词 TAM-LSTNet-CEEMDAN-rf 误差修正模型 工艺质量预测
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融合RF与USLE的太平河小流域土壤侵蚀控制效果评估研究
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作者 白振华 《水利信息化》 2026年第1期53-58,共6页
为解决太平河小流域土壤侵蚀问题,科学评估生态治理工程的实际成效,融合传统通用土壤流失方程(USLE)与随机森林(RF)算法,构建RF-USLE模型。利用遥感与地理信息系统技术提取坡长-坡度(LS)、土地利用类型、归一化植被指数(NDVI)等多源因子... 为解决太平河小流域土壤侵蚀问题,科学评估生态治理工程的实际成效,融合传统通用土壤流失方程(USLE)与随机森林(RF)算法,构建RF-USLE模型。利用遥感与地理信息系统技术提取坡长-坡度(LS)、土地利用类型、归一化植被指数(NDVI)等多源因子,量化各影响因子对土壤侵蚀强度的贡献,并结合遥感影像与模型输出图层开展像元级差异分析,通过空间分布图对比、差异量化与不确定性区间评估,揭示治理前后土壤流失强度的空间格局演变特征。结果表明:治理工程实施后,流域平均土壤流失强度由26.84 t/(km2·年)降低至11.52 t/(km2·年),侵蚀等级整体向轻度转移;与RUSLE模型相比,RF-USLE模型的预测误差降低约23%,在复杂地形区表现出更高的稳定性与解释性。研究成果可为小流域生态治理成效评估提供可量化、推广的技术路径。 展开更多
关键词 小流域治理 土壤侵蚀 rf-USLE模型 生态治理效能评估 太平河小流域
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基于SSA-RF模型的导水裂隙带发育高度的智能预测
5
作者 王忠昶 唐小航 +3 位作者 张文泉 王永军 范家煜 吕文茂 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S2期288-299,共12页
在煤矿开采过程中,导水裂隙带的发育高度直接影响到矿井的水害风险,准确预测导水裂隙带的发育高度是确保采矿安全和有效资源开采的关键问题。然而,厚松散层薄基岩条件下的地质环境复杂,导致传统的预测方法如经验公式、理论分析等在实际... 在煤矿开采过程中,导水裂隙带的发育高度直接影响到矿井的水害风险,准确预测导水裂隙带的发育高度是确保采矿安全和有效资源开采的关键问题。然而,厚松散层薄基岩条件下的地质环境复杂,导致传统的预测方法如经验公式、理论分析等在实际应用中面临较大的局限性。为了精准预测厚松散层薄基岩下导水裂隙带的发育高度,在梳理厚松散层薄基岩条件下影响导水裂隙带发育高度的12个因素基础上,对定性因素(开采方法、底部含水层富水性)进行了量化预处理,构建了一种基于麻雀搜索算法(SSA)和随机森林(RF)的导水裂隙带的发育高度复合预测模型(SSA-RF)。模型采用袋外数据误差(OOB error)对随机森林回归模型的超参数进行迭代寻优,快速确定了随机森林回归模型的最优超参数,利用训练好的最优模型进行十折交叉实验,得出R^(2)为0.941,均方误差(MSE)为31.241,平均绝对误差(MAE)为3.56,3个关键性能指标上均优于SVM、BP-Network、Lasso、Elastic-Net和Ridge预测模型,其相对误差的模数值极小,且四分位数间距异常狭窄,SSA-RF模型在重复实验中展现出高度的稳定性和一致性,同时利用SSA-RF对12个影响因素进行重要度分析,通过重要性排序图和相关性热力图深入揭示了开采高度、开采方法、底部含水层水压、底部黏土层厚度等关键因素对导水裂隙带发育高度的影响,验证了SSA-RF模型可提高RF模型的预测指标重要度排序的合理性,能够为厚松散层薄基岩条件下导水裂隙带发育高度的准确预测提供有力的理论支撑。 展开更多
关键词 厚松散层薄基岩 导水裂隙带发育高度 SSA优化rf模型 超参数寻优 十折交叉实验 重要度排序
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融合交通驱动因子的RF-CA-Markov土地利用演化模型
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作者 汤文 李慧君 +3 位作者 郑小毅 陈玲娟 王竹 徐琳 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2025年第4期475-483,共9页
为探究城市交通系统对土地利用格局的影响,选取道路网密度、可达性、道路距离、公共交通站点距离四种交通因素,融入RF-CA-Markov模型,模拟2010—2020年武汉市蔡甸区土地利用格局的演化进程,并结合土地利用转移矩阵与景观指数分析交通因... 为探究城市交通系统对土地利用格局的影响,选取道路网密度、可达性、道路距离、公共交通站点距离四种交通因素,融入RF-CA-Markov模型,模拟2010—2020年武汉市蔡甸区土地利用格局的演化进程,并结合土地利用转移矩阵与景观指数分析交通因素对模型精度的影响.结果表明:与未考虑交通因素的RF-CA-Markov模型相比,模拟结果Kappa系数与OA值明显提高,在土地演化模拟中考虑交通因素可显著提高模拟精度;与自然发展情景相比,交通因素介入情景中建设用地的转移地区主要集中于交通设施附近且便利程度大的区域,交通因素介入下景观的复杂程度更高,斑块分散更加均匀. 展开更多
关键词 交通系统 土地利用 元胞自动机 rf-CA-Markov模型 可达性
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基于GWO-RF的建筑施工安全事故预测模型
7
作者 王丹 潘祥莲 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第10期75-81,共7页
为减少建筑施工安全事故的发生,利用关联规则揭示事故关联机制,并融合优化后的随机森林(RF),预测事故发生情况。首先,以24Model为理论依据,提取388份建筑施工安全事故案例报告的致因因素;然后,采用Apriori算法挖掘事故致因因素之间的相... 为减少建筑施工安全事故的发生,利用关联规则揭示事故关联机制,并融合优化后的随机森林(RF),预测事故发生情况。首先,以24Model为理论依据,提取388份建筑施工安全事故案例报告的致因因素;然后,采用Apriori算法挖掘事故致因因素之间的相互关联作用路径;最后,利用灰狼优化算法(GWO)优化RF的超参数,构建GWO-RF建筑施工安全事故预测模型,并对事故致因因素进行特征重要性排序。结果表明:不安全行为、组织成员的安全能力、安全管理体系以及安全文化元素构成强相关条件组合;GWO能够有效优化RF的超参数,优化后建立的建筑施工安全事故预测模型(GWO-RF)预测准确率高达93.2%;特征重要性排序显示:安全教育培训对建筑施工安全事故预测的影响最大,权重为10.5%,安全融入管理、安全生产规章制度、安全生产责任制度是影响建筑施工安全事故预测的重要因素,其权重依次为7.5%、7%、6%。 展开更多
关键词 灰狼优化算法(GWO) 随机森林(rf) 建筑施工安全事故 预测模型 关联规则
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基于PSO-RF算法的三坐标测量机热误差预测 被引量:1
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作者 王烁棪 郑刚 张旭 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第8期31-36,共6页
常规三坐标测量机要求标准工作温度为20℃,以避免温度对机器性能的影响。为探究三坐标测量机温度与热误差之间的映射关系,提高热误差模型的精度,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)和随机森林(RF)回归模型相结合的热误差预测方法。首先... 常规三坐标测量机要求标准工作温度为20℃,以避免温度对机器性能的影响。为探究三坐标测量机温度与热误差之间的映射关系,提高热误差模型的精度,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)和随机森林(RF)回归模型相结合的热误差预测方法。首先利用粒子群优化算法的全局搜索能力来探索超参数空间,提高随机森林回归模型的预测性能;然后以三坐标测量机为研究对象,使用XM60激光干涉仪和温度传感器采集定位误差数据与温度数据,进行实验验证。结果表明,使用PSO-RF热误差模型可以有效提高模型精度。与传统的RF模型和SVM模型预测结果相比,均方根误差分别降低了13.3%和26%,平均绝对误差分别降低了15%和21.7%。 展开更多
关键词 三坐标测量机 热误差模型 激光干涉仪 PSO-rf模型
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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RF-LSTM模型的城市洪涝积水模拟研究 被引量:2
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作者 黄楚雯 管永乐 王洪发 《人民黄河》 北大核心 2025年第6期50-56,共7页
受强降雨的影响,降雨后期洪水依然存在,并可能持续造成危害和影响。为了准确预测城市洪涝积水的深度和持续时间,针对短历时降雨后期洪水模拟困难的问题,提出了RF-LSTM耦合模型。基于SWMM模型模拟的郑州市洪涝积水数据,利用提出的模型对... 受强降雨的影响,降雨后期洪水依然存在,并可能持续造成危害和影响。为了准确预测城市洪涝积水的深度和持续时间,针对短历时降雨后期洪水模拟困难的问题,提出了RF-LSTM耦合模型。基于SWMM模型模拟的郑州市洪涝积水数据,利用提出的模型对其中3个代表积水点的洪水深度进行模拟,并预测不同重现期降雨引起的洪水过程。结果表明:与单一LSTM模型相比,RF-LSTM模型的预测精度得到了提升,验证了该模型在洪水预测中的适用性。3个积水点的洪水持续时间和最大洪水深度的增长率在1~2 a重现期下均是最高的,建议翻修或重新设计现有的排水系统。 展开更多
关键词 rf模型 LSTM模型 SWMM模型 洪水模拟 郑州市
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Detailed study of RF properties of cold models for CW window-type RFQ
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作者 Qi Fu Kun Zhu +4 位作者 Yuan-Rong Lu Zhi Wang Shu-Li Gao Fang-Jian Jia Yuan He 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 2018年第11期194-200,共7页
A 50 mA CW deuteron RFQ is being built for a joint 973 project between Peking University and the Institute of Modern Physics. This RFQ adopts a high-frequency window-type structure. To study its RF properties and to v... A 50 mA CW deuteron RFQ is being built for a joint 973 project between Peking University and the Institute of Modern Physics. This RFQ adopts a high-frequency window-type structure. To study its RF properties and to validate the reliability of an electromagnetic simulation, two full-length aluminum models with tuners were built in succession. RF measurements were obtained from the test bench and compared to the simulations, including frequencies, quality factors, and electric fields of different modes and the field in aperture. Through field tuning, the maximal field unflatness for a single quadrant and the average asymmetry of four quadrants were reduced from 8.7% and ± 3.6% to 5.8% and ± 1.7%, respectively.Moreover, a tuning method of adjusting the gap distance between the endplates and the vanes was also studied in this paper. 展开更多
关键词 CW rfQ COLD model rf measurement MAGNETIC COUPLING WINDOW
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Multipath mitigation method based on Gaussian mixture model in RF relative measurement 被引量:1
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作者 Weiqing MU Rongke LIU +1 位作者 Zijie WANG Xinxin YANG 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第12期2270-2279,共10页
Radio Frequency(RF) technology represents a high-precision relative navigation solution that has significant potential for application to earth-orbiting satellites. In precision applications, multipath errors dominate... Radio Frequency(RF) technology represents a high-precision relative navigation solution that has significant potential for application to earth-orbiting satellites. In precision applications, multipath errors dominate the total error because observables, which are used to estimate carrier-phase integer ambiguity, are not always subject to a Gaussian distribution when dualfrequency ambiguity estimation methods are used in the presence of multipath. As it has been shown that ranging observables obey a Gaussian mixture distribution, this study proposes improvements to the accuracy of estimation based on multipath mitigation founded on the Gaussian mixture model. To this end, such a model is created for integer ambiguity resolution in the presence of multipath, using which the theoretical error in dual-frequency ambiguity estimation is derived.Expectation Maximization(EM), which aids dual-frequency ambiguity estimation, is subsequently proposed to reduce the effect of multipath errors. Finally, two experimental scenarios are implemented to test the performance of the proposed method. The results show that EM-aided dualfrequency ambiguity estimation reduces the range error to approximately 20% in comparison with simple dual-frequency ambiguity estimation. Therefore the proposed technique is effective for multipath mitigation in RF relative measurement. 展开更多
关键词 Dual-frequency ambiguity estimation Gaussian mixture model Multipath mitigation rf relative measurement Satellite navigation
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基于RF-AHP模型的富水隧道突涌水风险预测 被引量:1
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作者 万飞 张念 +2 位作者 牛萌萌 卢佳乐 王耀耀 《人民长江》 北大核心 2025年第7期148-155,共8页
为实现对富水隧道开挖过程中发生突涌水风险等级的快速准确判断,提出了一种基于AHP改进的RF富水隧道风险预测模型。基于232个隧道断面突涌水事故的分析,遴选出涵盖水文地质条件、设计因素和施工因素的13个因素作为富水隧道突涌水风险的... 为实现对富水隧道开挖过程中发生突涌水风险等级的快速准确判断,提出了一种基于AHP改进的RF富水隧道风险预测模型。基于232个隧道断面突涌水事故的分析,遴选出涵盖水文地质条件、设计因素和施工因素的13个因素作为富水隧道突涌水风险的评价指标,构建了富水隧道突涌水风险指标评价体系;采用机器学习的方法,建立了富水隧道突涌水事故数据集,并对其进行预处理;通过数据集的应用及参数优化处理,计算出RF模型各指标权重,再通过AHP对其权重进行优化,建立了RF-AHP模型,将RF模型和RF-AHP模型的预测结果进行了对比分析,并针对RF-AHP模型进行了实例验证。结果表明:RF-AHP模型的准确率达到98%,优于RF模型,RF-AHP模型性能得到提升,在富水隧道突涌水风险预测方面具有较好的性能,可为富水隧道突涌水风险预测提供新的手段。 展开更多
关键词 突涌水 富水隧道 数据预处理 rf-AHP模型 风险预测
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Numerical study on discharge characteristics influenced by secondary electron emission in capacitive RF argon glow discharges by fluid modeling
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作者 赵璐璐 刘悦 Tagra Samir 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第2期415-422,共8页
A one-dimensional(1D) fluid model of capacitive RF argon glow discharges between two parallel-plate electrodes at low pressure is employed. The influence of the secondary electron emission on the plasma characterist... A one-dimensional(1D) fluid model of capacitive RF argon glow discharges between two parallel-plate electrodes at low pressure is employed. The influence of the secondary electron emission on the plasma characteristics in the discharges is investigated numerically by the model. The results show that as the secondary electron emission coefficient increases,the cycle-averaged electric field has almost no change; the cycle-averaged electron temperature in the bulk plasma almost does not change, but it increases in the two sheath regions; the cycle-averaged ionization rate, electron density, electron current density, ion current density, and total current density all increase. Also, the cycle-averaged secondary electron fluxes on the surfaces of the electrodes increase as the secondary electron emission coefficient increases. The evolutions of the electron flux, the secondary electron flux and the ion flux on the powered electrode increase as the secondary electron emission coefficient increases. The cycle-averaged electron pressure heating, electron Ohmic heating, electron heating, and ion heating in the two sheath regions increase as the secondary electron emission coefficient increases. The cycle-averaged electron energy loss increases with increasing secondary electron emission coefficient. 展开更多
关键词 rf glow discharge secondary electron emission fluid model
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基于BO-RF回归预测的海水柱塞泵配流阀结构参数优化研究 被引量:1
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作者 周广金 国凯 +1 位作者 孙杰 黄晓明 《机电工程》 北大核心 2025年第4期618-627,共10页
海水柱塞泵采用阀配流方式可以提高其密封性能,保证其具有较高的输出压力。针对配流阀结构参数设计不合理,导致阀芯运动滞后和容积效率降低的问题,提出了一种贝叶斯优化(BO)与随机森林算法(RF)相结合的海水柱塞泵配流阀结构参数优化方... 海水柱塞泵采用阀配流方式可以提高其密封性能,保证其具有较高的输出压力。针对配流阀结构参数设计不合理,导致阀芯运动滞后和容积效率降低的问题,提出了一种贝叶斯优化(BO)与随机森林算法(RF)相结合的海水柱塞泵配流阀结构参数优化方法。首先,利用AMESim软件搭建了海水泵液压系统仿真模型,利用试验验证了仿真模型的准确性,分别分析了吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力、阀芯质量对阀芯滞后以及容积效率的影响;然后,基于仿真获得的配流阀结构参数与对应输出流量的数据,对比分析了贝叶斯优化随机森林(BO-RF)模型、粒子群优化随机森林(PSO-RF)模型、反向传播神经网络(BPNN)模型和随机森林(RF)模型的回归预测结果,以BO-RF模型为回归预测模型,利用遗传算法优化了配流阀结构参数,并获得了结构参数最优解;最后,对优化后的配流阀结构参数进行了仿真分析。研究结果表明:吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力增大能够减小阀芯滞后,提高容积效率,参数增大到临界值后,容积效率会随参数增大而降低;吸、排液阀的阀芯质量增大会增大阀芯滞后,减小容积效率;BO-RF模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数(R^(2))均优于RF、PSO-RF和BPNN模型,其回归预测准确度更高;对于优化后的结果进行仿真可得:容积效率较原结构提高了4.7%。该模型适用于配流阀结构参数预测和优化问题,可为提高柱塞泵容积效率提供参考。 展开更多
关键词 三柱塞曲柄连杆式高压海水柱塞泵 容积效率降低 阀芯运动滞后 贝叶斯优化随机森林回归预测模型 粒子群优化随机森林 弹簧刚度和预紧力 阀芯质量
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SMOTE-PCA-RF模型:FY-3D卫星微波湿度计亮温降雨反演方法
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作者 毛颖 潘卫华 +1 位作者 李丽纯 翁升恒 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第7期1656-1670,共15页
【目的】降雨监测对于防御气象灾害、保护生态环境以及科学管理水资源等具有重要意义。现有研究在利用机器学习算法反演降雨时,出现将类别不均衡或随机过、欠采样等数据作为模型输入特征的情况,存在特征间包含相关性较高的因子,易削弱... 【目的】降雨监测对于防御气象灾害、保护生态环境以及科学管理水资源等具有重要意义。现有研究在利用机器学习算法反演降雨时,出现将类别不均衡或随机过、欠采样等数据作为模型输入特征的情况,存在特征间包含相关性较高的因子,易削弱模型精度与泛化能力等问题,本文提出一种新的融合机器学习和卫星遥感资料的降雨监测模型。【方法】该方法利用福建省2020—2022年14次主要降雨过程中实测雨量数据和FY-3D卫星微波温湿度计融合产品(Microwave Temperature Sounder/Microwave Humidity Sounder,TSHS)中的微波湿度计(Microwave Humidity Sounder,MWHS)亮温资料,提出基于合成少数类过采样(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法,通过随机森林(Random Forest,RF)分类器构建SMOTE-PCA-RF小时级监测模型,实现福建省降雨落区识别与等级划分,并与RF、PCA-RF、SMOTE-RF的反演结果进行对比,从中筛选出最优模型。【结果】SMOTE-PCA-RF模型在降雨落区反演的测试风险评分(Threat Score,TS)和等级划分反演的测试调和平均值(F1)均为0.60,表现最优,且相较于其他模型,TS值提高3.45%~9.09%,F1值提高9.09%~33.33%。此外,研究发现SMOTE法虽能提升模型的分类性能,但会加剧过拟合现象与空报率(False Alarm Rate,FAR);而PCA法通过数据降维不仅能提高模型泛化能力,还将训练时效提升9.75%~31.70%。基于SMOTE-PCA-RF模型的个例分析表明,随着降雨量增加导致反演精度有所降低,但测试F1值达0.50,反演结果与实测雨况空间分布具有较高一致性。【结论】研究可为降雨监测提供技术支撑,有助于相关部门快速且直观了解大尺度范围内降雨落区及强度划分的空间分布变化,进一步提升气象防灾减灾能力。 展开更多
关键词 降雨监测 FY-3D卫星 微波湿度计亮温 SMOTE-PCA-rf模型 福建省
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A Scalable Model of the Substrate Network in Deep n-Well RF MOSFETs with Multiple Fingers
17
作者 Jun Liu Marissa Condon 《Circuits and Systems》 2011年第2期91-100,共10页
A novel scalable model of substrate components for deep n-well (DNW) RF MOSFETs with different number of fingers is presented for the first time. The test structure developed in [1] is employed to directly access the ... A novel scalable model of substrate components for deep n-well (DNW) RF MOSFETs with different number of fingers is presented for the first time. The test structure developed in [1] is employed to directly access the characteristics of the substrate to extract the different substrate components. A methodology is developed to directly extract the parameters for the substrate network from the measured data. By using the measured two-port data of a set of nMOSFETs with different number of fingers, with the DNW in grounded and float configuration, respectively, the parameters of the scalable substrate model are obtained. The method and the substrate model are further verified and validated by matching the measured and simulated output admittances. Excellent agreement up to 40 GHz for configurations in common-source has been achieved. 展开更多
关键词 DEEP N-Well (DNW) rf MOSFETS Substrate Network SCALABLE model
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基于G1-RF组合赋权云模型的下向分层开采充填体稳定性评价
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作者 何玉珍 王文杰 陈仲杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第4期165-172,共8页
为解决下向分层开采充填体稳定性风险评估过程中指标模糊性问题,构建充填体稳定性评估模型。首先,选取充填体黏聚力、暴露面积、应力比等12项充填体稳定性影响因素作为风险评价指标,建立评价指标体系;其次,引入云模型理论计算各指标云... 为解决下向分层开采充填体稳定性风险评估过程中指标模糊性问题,构建充填体稳定性评估模型。首先,选取充填体黏聚力、暴露面积、应力比等12项充填体稳定性影响因素作为风险评价指标,建立评价指标体系;其次,引入云模型理论计算各指标云数字特征,利用序关系分析(G1)-随机森林(RF)博弈论组合赋权法获取综合权重,构建基于G1-RF博弈论组合赋权云模型的下向分层开采充填体稳定性综合评价模型,确定矿山充填体稳定性风险等级;最后,将该评价方法应用于实际工程中矿山充填体稳定性分析。结果表明:采用该综合评价方法,能够有效解决风险评估过程中指标模糊性与弱关联性问题,更准确快速地评价充填体的稳定性,并且实现风险等级的可视化。 展开更多
关键词 序关系分析法(G1) 随机森林(rf) 组合赋权 云模型 下向分层开采 充填体稳定性
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基于LSTM-RF模型的拉萨市空气质量预测分析
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作者 柳雨 杜媛芳 《现代信息科技》 2025年第19期152-156,共5页
随着工业化和城市化进程的不断加快,我国经济水平显著提升,空气质量问题亦日益成为社会关注的焦点。基于拉萨市2015年1月1日至2021年12月31日的空气质量指数(AQI)及6种主要污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3))浓度数... 随着工业化和城市化进程的不断加快,我国经济水平显著提升,空气质量问题亦日益成为社会关注的焦点。基于拉萨市2015年1月1日至2021年12月31日的空气质量指数(AQI)及6种主要污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3))浓度数据,运用随机森林(RF)算法筛选出与AQI高度相关的污染物特征(PM_(10)浓度);在此基础上,将长短时记忆(LSTM)模型的预测结果与PM_(10)浓度共同作为输入变量,进一步构建RF模型,以提升预测性能与稳定性。实验结果表明:相比于单一RF模型,单一LSTM模型的预测性能略逊一筹,而LSTM-RF组合模型的预测能力得到显著提升。该组合模型为空气质量预测提供了有效的方法支持,也为精准的污染防控、环境治理及政策制定奠定了坚实的科学基础。 展开更多
关键词 空气质量指数(AQI) LSTM模型 rf模型 LSTM-rf模型
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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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