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基于FHSPSO-RF的交通事故严重程度预测
1
作者 王淑椒 胡学龙 唐磊 《山东交通学院学报》 2026年第1期25-33,共9页
为提高交通事故严重程度的预测准确性,构建一种基于觅食生境选择粒子群优化(foraging habitat selection particle swarm optimization,FHSPSO)算法优化随机森林(random forest,RF)算法关键超参数的FHSPSO-RF模型,以美国华盛顿州西雅图... 为提高交通事故严重程度的预测准确性,构建一种基于觅食生境选择粒子群优化(foraging habitat selection particle swarm optimization,FHSPSO)算法优化随机森林(random forest,RF)算法关键超参数的FHSPSO-RF模型,以美国华盛顿州西雅图市2022年1月至2023年2月的交通事故数据为基础,选取12项特征指标,采用合成少数类过采样技术,增加重伤和死亡事故的样本数,改善事故类别分布均衡性;将FHSPSO-RF模型与支持向量机(support vector machine,SVM)、K近邻(K-nearest neighbors,KNN)和逻辑回归(logistic regression,LR)等模型进行性能对比,并通过SHAP(Shapley additive explanations)分析法,解析各特征对交通事故严重程度的影响机制。结果表明:过采样后重伤、死亡事故的召回率显著增大,FHSPSO-RF模型的整体性能更均衡;FHSPSO-RF模型的准确率、精确率、召回率、F1分数均高于其他3个模型,对交通事故严重程度的预测效果最好;在所有交通事故类型中,受伤人数和车辆数量均为最关键的驱动因素,对交通事故严重程度具有显著正向影响,行人数量、高冲击碰撞类型(如正面撞击)与复杂道路环境(如交叉口、匝道)是重伤及死亡事故的关键风险组合;财产损失事故与是否碰撞路边停放车辆密切相关。FHSPSORF模型在交通事故严重程度预测中表现出良好的性能与可解释性,可为交通事故风险预测与防控决策提供依据。 展开更多
关键词 交通事故 严重程度预测 FHSPSO rf
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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
2
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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智能家居网络中基于RF的信息采集系统设计 被引量：2
3
作者 温细金 汪波 黄佩伟 《电讯技术》 2008年第2期92-96,共5页
研究了智能家居网络中的信息采集系统,提出了采用ATmega 8单片机实现RF服务器和终端信息采集设备,同时涉及SPI和USART接口技术。
关键词 智能家居 信息采集系 AVR单片机 SPI接口 USART接口 rf服务器
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基于ANP-RF算法的泥石流严重度评估 被引量：1
4
作者 王艳锦 武晓春 郭荣昌 《兰州交通大学学报》 CAS 2021年第1期66-72,共7页
针对泥石流造成的经济损失和人员伤亡问题,提出一种基于ANP-RF算法的泥石流严重度评估方法.首先建立多准则、多层次的ANP结构模型,计算风险因素的主观权重,并给予RF算法历史数据进行训练、测试,得出风险因素的客观权重;再根据主、客观... 针对泥石流造成的经济损失和人员伤亡问题,提出一种基于ANP-RF算法的泥石流严重度评估方法.首先建立多准则、多层次的ANP结构模型,计算风险因素的主观权重,并给予RF算法历史数据进行训练、测试,得出风险因素的客观权重;再根据主、客观权重计算组合权重;最后加权计算组合权重和各因素数据量,得到泥石流灾害的严重度等级.以川藏线成康铁路线路为例,选取线路类型、坡度、土地利用类型、土壤类型、年平均降雨等11个相关因素进行成康铁路沿线泥石流灾害严重度评估.评估结果可为泥石流灾害的防治、信号集中监测系统预警等管理工作提供参考. 展开更多
关键词 ANP-rf 严重度评估 组合权重 泥石流
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X波段大功率耦合腔行波管3维粒子模拟 被引量：1
5
作者 李文君 许州 +2 位作者 黎明 周霖 杨兴繁 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1506-1510,共5页
为提高行波管的增益和输出波形的稳定性,开展了带高频切断X波段大功率耦合腔行波管的研究工作。以点频7.2 GHz为例,对X波段耦合腔行波管的大信号注波互作用过程进行了3维粒子模拟,该行波管包含一处高频切断及两处微波集中衰减器。数值... 为提高行波管的增益和输出波形的稳定性,开展了带高频切断X波段大功率耦合腔行波管的研究工作。以点频7.2 GHz为例,对X波段耦合腔行波管的大信号注波互作用过程进行了3维粒子模拟,该行波管包含一处高频切断及两处微波集中衰减器。数值模拟结果表明:行波管腔数为40、电子束电压为17 kV、电流为0.8 A时,可获得2.0 kW的微波输出功率,增益达23 dB,电子效率达14.7%。 展开更多
关键词 X波段 大功率耦合腔行波管 3维粒子模拟 高频切断 微波集中衰减器
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基于聚类分析和SVM的二级公路交通事故严重度预测 被引量：16
6
作者 杨文臣 周燕宁 +2 位作者 田毕江 郭凤香 胡澄宇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期163-169,共7页
为明析输入特征对交通事故严重度机器学习预测模型的影响,基于1808条山区二级公路事故数据,选择12个事故严重度的影响因素作为候选特征变量,采用K-means(KM)聚类算法离散化事故严重度的连续特征变量,采用随机森林(RF)算法识别事故严重... 为明析输入特征对交通事故严重度机器学习预测模型的影响,基于1808条山区二级公路事故数据,选择12个事故严重度的影响因素作为候选特征变量,采用K-means(KM)聚类算法离散化事故严重度的连续特征变量,采用随机森林(RF)算法识别事故严重度的重要特征变量,通过组合3种输入特征变量(候选特征、KM特征、RF特征)和支持向量机(SVM)算法,分别构建事故严重度的3种SVM预测模型(SVM*、KM-SVM和RF-SVM),并分析3种SVM模型的预测性能及适用性。结果表明:通过离散连续变量和识别关键特征参数,可显著提高RF-SVM模型的预测准确率,重伤和死亡事故的预测准确率提高达40%;特征选择对SVM模型性能的影响程度要小于连续变量离散化;RF-SVM模型可获得比二元logistic回归模型更好的预测性能,但对不同输入特征的敏感性较高。 展开更多
关键词 K-means(KM)聚类 支持向量机(SVM) 事故严重度 山区二级公路 随机森林(rf) 机器学习
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基于改进随机森林算法的强对流气象下电网保护预警算法设计 被引量：1
7
作者 王艺博 《电子设计工程》 2024年第19期182-186,共5页
为了提升电力系统在强对流天气下的应急处置水平,文中对电网恶劣天气下的保护预警方法展开研究。将电力设施的气象保护预警抽象为时间序列处理问题,并采用机器学习算法进行建模求解。在讨论决策树集成后RF收敛性问题的基础上引入了一种... 为了提升电力系统在强对流天气下的应急处置水平,文中对电网恶劣天气下的保护预警方法展开研究。将电力设施的气象保护预警抽象为时间序列处理问题,并采用机器学习算法进行建模求解。在讨论决策树集成后RF收敛性问题的基础上引入了一种基于灰度关联的投影算法,通过挖掘电力网络的运行特征,在历史数据中找到与预测日特征最相似的投影日,从而为RF的决策提供支持。以大量真实气象数据为样本,对改进后RF算法进行的仿真实验结果表明,与单CART树相比,基于集成学习的RF算法具有更强的泛化能力,MAE和RMSE分别降低了51.48%及41.70%。而相较于现有主流的FNN神经网络算法,该算法的性能也有明显提升,且MAE、RMSE分别下降了36.91%及26.09%。 展开更多
关键词 强对流天气 时间序列 机器学习 rf算法 电网保护预警
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中西医结合治疗重症肺炎致呼吸衰竭临床研究 被引量：1
8
作者 张海锋 《河南中医》 2023年第7期1072-1076,共5页
目的:观察中西医结合治疗重症肺炎(severe pneumonia,SP)致呼吸衰竭(respiratory failure,RF)的临床疗效。方法:将86例SP致RF患者按照随机数字表法分为对照组和观察组,每组各43例。对照组给予常规西医治疗,观察组在对照组治疗的基础上... 目的:观察中西医结合治疗重症肺炎(severe pneumonia,SP)致呼吸衰竭(respiratory failure,RF)的临床疗效。方法:将86例SP致RF患者按照随机数字表法分为对照组和观察组,每组各43例。对照组给予常规西医治疗,观察组在对照组治疗的基础上给予清肺化痰汤。比较两组患者的临床疗效、不良反应发生率及治疗前后中医证候积分、血气指标[动脉血氧分压(arterial oxygen partial pressure,PaO_(2))和动脉二氧化碳分压(arterial partial pressure of carbon dioxide,PaCO_(2))]、炎性因子水平[超敏C反应蛋白(hypersensitive C-reactive protein,hs-CRP)、白细胞介素-6(interleukin-6,IL-6)及肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)]变化情况。结果:两组患者治疗后PaO_(2)高于本组治疗前、PaCO_(2)水平低于本组治疗前,治疗后组间比较,差异具有统计学意义(P<0.05)。两组患者治疗后hs-CRP、IL-6和TNF-α水平低于本组治疗前,且治疗后观察组低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。两组患者治疗后中医证候积分低于本组治疗前,且治疗后观察组低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。观察组有效率高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。观察组不良反应发生率低于对照组,差异无统计学意义(P<0.05)。结论:中西医结合治疗SP致RF,可改善患者肺通气功能,减轻炎症反应,提高临床疗效,且安全性较好。 展开更多
关键词 重症肺炎 呼吸衰竭 清肺化痰汤 中西医结合疗法
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