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基于机器学习算法的雷州半岛桉树复层混交林土壤呼吸模拟
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作者 竹万宽 王志超 +4 位作者 许宇星 黄润霞 陶怡 钟源源 杜阿朋 《林业科学》 北大核心 2026年第1期67-82,共16页
【目的】利用桉树复层混交林固定样地土壤呼吸及其1年期环境因子连续观测数据,构建并筛选多因子土壤呼吸预测模型,明确影响该地区人工林土壤呼吸时空变异的关键环境因素,为提升人工林碳排放模拟精度及大尺度预测模型的校准提供科学依据... 【目的】利用桉树复层混交林固定样地土壤呼吸及其1年期环境因子连续观测数据,构建并筛选多因子土壤呼吸预测模型,明确影响该地区人工林土壤呼吸时空变异的关键环境因素,为提升人工林碳排放模拟精度及大尺度预测模型的校准提供科学依据。【方法】以雷州半岛桉树-灰木莲复层混交林为研究对象,引入6种机器学习算法(随机森林、时间卷积神经网络、长短期记忆网络、支持向量机回归、极限学习机、BP神经网络)和2种传统经验模型(Q10模型、Gamma模型),在1 h和24 h尺度上模拟土壤呼吸变化,比较模型精度评价指标,筛选适合研究区的最优模型算法。【结果】桉树复层混交林土壤呼吸表现为雨季高于旱季,土壤呼吸累积通量在雨季为616.83 g·m^(-2),在旱季为319.81 g·m^(-2),全年为936.64 g·m^(-2),旱季土壤呼吸波动程度高于雨季。6种机器学习算法和2种经验模型均能成功模拟桉树复层混交林土壤呼吸变化,但机器学习模型模拟结果明显优于经验模型。机器学习算法中随机森林模型表现最稳定,当输入变量为土壤温、湿度双自变量时,决定系数R^(2)为0.89(训练集)和0.76(测试集),当输入变量增加土壤电导率、土壤热通量、空气温度、空气相对湿度、太阳总辐射、光合有效辐射后,模型决定系数R^(2)提高至0.99(训练集)和0.93(测试集)。除土壤温、湿度外,土壤电导率对土壤呼吸变化具有显著影响。【结论】桉树复层混交林土壤呼吸具有明显的旱雨季变化特征,机器学习算法相比于传统经验模型在预测土壤呼吸变化时更具优势,其中随机森林模型表现最佳;通过增加土壤电导率等输入变量能大幅提高随机森林模型的预测能力,考虑增加这些因素能更好地预测土壤呼吸的变化,为评估人工林碳收支状况提供可靠依据。 展开更多
关键词 土壤呼吸 预测模型 随机森林 桉树 复层混交林
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定量评估气象条件对滇池蓝藻水华发生的影响及预测
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作者 徐虹 戴丛蕊 +2 位作者 何雨芩 程晋昕 王玉尤婷 《水生态学杂志》 北大核心 2026年第2期89-96,共8页
对滇池蓝藻水华发生的可能性进行预测,为预防和开展藻华防治、保护水环境提供科学依据。基于2001―2021年逐日MODIS数据和随机森林算法,分别构建复苏期(3―6月)和高发期(7―12月)滇池蓝藻水华发生气象概率预测模型,并采用特征变量重要... 对滇池蓝藻水华发生的可能性进行预测,为预防和开展藻华防治、保护水环境提供科学依据。基于2001―2021年逐日MODIS数据和随机森林算法,分别构建复苏期(3―6月)和高发期(7―12月)滇池蓝藻水华发生气象概率预测模型,并采用特征变量重要性和偏依赖图定量评估了水华发生与气象因子之间的关系。结果表明:(1)近21年滇池蓝藻水华发生年累计频次和规模的均值分别为26.9次和7.30%,水华发生有明显的季节性特征。(2)影响水华发生的关键气象因子在复苏期为气温和风速,气温对水华发生的影响大于风速;高发期则为气温、风速、日照和降水,其中风速的影响最大,其次是气温,日照和降水的影响最小。(3)总体上,气温和降水会加剧蓝藻水华的发生,风速和日照则有抑制作用;气温、光照和降水对水华发生的影响具有一定的累积效应。(4)各因子对蓝藻水华的影响存在一定的适宜区间,超出或低于相应的区间可能会不利于水华的发生;当气温>18℃和风速<2.5 m/s时,发生水华的概率相对较高。(5)模型在复苏期的准确率、召回率、综合评价得分和受试者工作曲线下的面积值分别为80.1%、62.3%、63.4%和87.6%,而高发期为83.1%、85.2%、88.8%和86.0%。 展开更多
关键词 蓝藻水华 气象条件 出现概率 随机森林 滇池
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高海拔地区桥梁钢管混凝土结构环境温度作用研究
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作者 肖林 何雅雯 +3 位作者 卫星 胡雄伟 黄旺明 张静 《铁道学报》 北大核心 2026年第1期179-189,共11页
在高海拔地区强紫外线、大温差环境中,温度作用会在钢管混凝土(CFST)桥梁中产生显著的变形、次内力,危害桥梁结构安全与耐久性。为研究高海拔地区桥梁钢管混凝土结构环境温度作用,开展高海拔地区CFST构件温度场一年期现场测试,获得CFST... 在高海拔地区强紫外线、大温差环境中,温度作用会在钢管混凝土(CFST)桥梁中产生显著的变形、次内力,危害桥梁结构安全与耐久性。为研究高海拔地区桥梁钢管混凝土结构环境温度作用,开展高海拔地区CFST构件温度场一年期现场测试,获得CFST温度场的时间、空间变化规律;基于广义帕累托分布(GPD)估计CFST断面温差代表值,并提出考虑CFST倾角的代表值计算公式;采用随机森林模型实现基于气象参数的CFST结构温度作用预测。研究结果表明:高海拔地区环境作用下钢管混凝土构件温度场呈现显著的时空非均匀性,实测最大正温差可超出规范推荐值1倍以上;GPD模型能够有效描述超阈值的温差样本的极值特征;综合考虑气象参数交互作用和时间效应的随机森林模型能够快速预测CFST的温度梯度,可为钢管混凝土桥梁设计、施工与运维提供参考。 展开更多
关键词 钢管混凝土 高海拔地区 温度作用 广义帕累托分布 随机森林
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多中心机器学习构建预测潜在器官捐献者的模型与决策曲线验证研究
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作者 王旭 李文秀 +5 位作者 王凤华 吴淑莉 贾栋 葛鑫 单志华 李峒作 《器官移植》 北大核心 2026年第1期106-115,共10页
目的评估在多中心环境下构建的不同机器学习模型对潜在器官捐献者的预测价值并验证其临床应用可行性。方法研究纳入国内5家三级甲等医院在2020年1月至2023年12月收治的2000例符合潜在器官捐献评估标准的住院患者,随机分为训练集和内部... 目的评估在多中心环境下构建的不同机器学习模型对潜在器官捐献者的预测价值并验证其临床应用可行性。方法研究纳入国内5家三级甲等医院在2020年1月至2023年12月收治的2000例符合潜在器官捐献评估标准的住院患者,随机分为训练集和内部验证集(7∶3),另纳入2024年1月至2025年4月在哈尔滨医科大学附属第一医院收治的300例同类患者作为外部验证集。比较3种模型的曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度、准确率、F1-score,并对潜在器官捐献者判定流程一致性进行检验。采用多因素logistic回归分析潜在器官捐献者的预测因素,利用决策曲线分析(DCA)验证各模型的资源效益,评估阈值区间与干预平衡点。结果各中心除年龄外其他基本特征差异均无统计学意义(均为P>0.05),各中心研究者潜在器官捐献者判定流程间一致性良好[均为95%可信区间(CI)下限>0]。内部验证集中,XGBoost模型的预测性能最佳(AUC=0.92,95%CI0.89~0.94)且校准最佳(P=0.441,Brier分数0.099);外部验证集中,XGBoost模型的预测性能最佳(AUC=0.91,95%CI 0.88~0.94),均优于logistic回归与随机森林。多因素logistic回归显示使用机械通气影响最大(比值比=2.06,95%CI 1.54~2.76,P<0.001)。DCA显示XGBoost模型在0.2~0.6阈值区间净获益最高,“全部干预”策略仅在极低阈值略占优势,推荐阈值区间兼顾≥50%PPV与≤50例/100例高危患者转介量,可平衡干预成本与临床受益。结论多中心环境下建立的XGBoost模型在预测潜在器官捐献者方面准确率与校准度均较理想,结合DCA可有效指导临床干预时机与资源分配,为脑死亡后器官捐献评估与管理提供新思路。 展开更多
关键词 多中心机器学习 潜在器官捐献者 预测模型 决策曲线分析 极端梯度提升树 器官捐献评估 LOGISTIC回归模型 随机森林模型
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基于TSNE-NGO-RF算法的混凝土坝变形预测模型
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作者 郑东健 赵宇 +2 位作者 冉成 林英浩 陈林泽 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期122-127,135,共7页
对混凝土坝变形监测资料进行合理的数据分析和准确的预测是确保大坝安全长效运行的关键手段,针对影响大坝变形的环境量具有周期性和非线性的特点,以及传统随机森林模型参数寻优方法适用性差和计算效率低等问题,提出了一种新型的大坝变... 对混凝土坝变形监测资料进行合理的数据分析和准确的预测是确保大坝安全长效运行的关键手段,针对影响大坝变形的环境量具有周期性和非线性的特点,以及传统随机森林模型参数寻优方法适用性差和计算效率低等问题,提出了一种新型的大坝变形预测模型。该模型采用t-分布式随机邻域嵌入对特征值进行降维,提高模型的分类性能,并运用北方苍鹰优化算法对传统随机森林模型进行了改进,提高了随机森林模型参数的择优选取效率。运用北方苍鹰优化算法在第80次迭代时即可确定随机森林模型的参数,且适应度函数为0.2493,相较麻雀搜索算法和粒子群优化算法取得了较好的结果。选取某混凝土坝第18^(#)坝段和第26^(#)坝段进行实例分析,结果表明:所提融合模型预测结果的平均绝对误差分别为0.50193和0.17302 mm,均方误差分别为0.35971和0.04387 mm^(2),平均绝对百分比误差分别为0.81959%,0.11362%,决定系数分别为0.91456和0.89274,相较于其他模型,该模型在预测准确性和模型稳定性方面表现最优,为混凝土坝变形的精准预测开辟了新的可能性。 展开更多
关键词 混凝土坝 变形预测 降维 北方苍鹰优化算法 随机森林算法
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鄂尔多斯盆地东南缘深部煤储层有利区测井评价
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作者 魏虎 林进 +4 位作者 李涛 周柯宇 王齐心 孟旋馨 赵春翔 《现代地质》 北大核心 2026年第1期154-168,共15页
鄂尔多斯盆地东南缘延安气田深部煤层气资源量丰富,但由于其含气量分布规律不明确、富集区分类评价难等问题限制其勘探开发。充分利用测井资料,结合岩心观察、现场试验等资料,利用随机森林、多元线性回归的方法对研究区本溪组8#煤储层... 鄂尔多斯盆地东南缘延安气田深部煤层气资源量丰富,但由于其含气量分布规律不明确、富集区分类评价难等问题限制其勘探开发。充分利用测井资料,结合岩心观察、现场试验等资料,利用随机森林、多元线性回归的方法对研究区本溪组8#煤储层进行测井解释建模,计算出其煤体结构、渗透率、含气量等因素平面展布特征,采用多层次模糊综合判别法对研究区进行有利区评价。结果表明:(1)研究区本溪组8#煤多发育Ⅰ型原生结构煤,Ⅱ型原生结构煤集中发育在研究区西南部。(2)研究区8#煤含气量高值分布在研究区中西部,整体东部含气量高于西部,均值在22.9 cm^(3)/g。总体上渗透率的分布范围为0.0228~1.4396 mD之间,平均值为0.4039 mD。高渗区主要集中在研究区西北,东南部。(3)Ⅰ类有利区集中在研究区西部,对应含气量高值区,此处多发育有泥岩顶板且埋深较浅,有利于煤层气的储存与开采。本研究实现对研究区深部煤层气的定量认识与精细评价,为后续勘探开发提供有力指导。 展开更多
关键词 深部煤层气 测井评价 有利区评价 随机森林 鄂尔多斯盆地
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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
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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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基于改进随机森林算法与多尺度卷积神经网络的频率选择表面敏捷设计
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作者 王义富 廖广昕 +7 位作者 李华萍 任燕飞 黄浩然 蒋伟 郑沈理 郭嘉诚 杜力 杜源 《通信学报》 北大核心 2026年第1期267-278,共12页
针对传统频率选择表面(FSS)结合神经网络的设计存在预测偏差大、数据集成本高的问题,提出基于改进随机森林(RF)与多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的FSS敏捷设计框架。改进RF通过电磁特性分裂准则与多特征交互评估,优化采样策略,构建高质量... 针对传统频率选择表面(FSS)结合神经网络的设计存在预测偏差大、数据集成本高的问题,提出基于改进随机森林(RF)与多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的FSS敏捷设计框架。改进RF通过电磁特性分裂准则与多特征交互评估,优化采样策略,构建高质量数据集,达到均方误差(MSE)<2.0的预测精度仅需1157组样本,较传统采样减少61%;MS-CNN采用3×1、5×1、7×1多尺度卷积核提取电磁响应特征,结合频率梯度损失函数,0°/70°入射角下TE/TM双极化S_(21)曲线预测MSE低至2.2。以MS-CNN为预测代理,结合粒子群优化(PSO)的逆向设计,输出满足25~33 GHz频段S_(21)≥-1.5 dB、0°~70°入射角稳定、双极化适配的FSS参数,经HFSS验证达标,同时在20~28 GHz验证了模型泛化性。 展开更多
关键词 频率选择表面 随机森林算法 多尺度卷积神经网络 粒子群优化
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基于随机森林的无线传感器网络监测数据缺失多重插补
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作者 席艳 洪年芳 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期180-186,共7页
无线传感器网络监测数据中的缺失数据可能包含关键的网络状态信息,若被错误处理,这些有价值的信息数据将永久丢失,无法进行网络管理、故障排除和决策制定。为此,提出基于随机森林的无线传感器网络监测数据缺失多重插补方法。利用布谷鸟... 无线传感器网络监测数据中的缺失数据可能包含关键的网络状态信息,若被错误处理,这些有价值的信息数据将永久丢失,无法进行网络管理、故障排除和决策制定。为此,提出基于随机森林的无线传感器网络监测数据缺失多重插补方法。利用布谷鸟算法改进K-Means算法以去除网络监测数据离群点,并采用神经网络算法对网络监测数据实施分类。通过回归分析模型对预处理的数据进行单一插补,基于随机森林完成二重插补,将其结合到一起,实现传感器网络监测数据缺失多重插补。仿真结果表明,所提方法插补后数据的最大空闲时间在5 s左右,与原数据相近。10项用户端网络流量数据的平均插补误差为1.5025,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 多重插补 随机森林 监测数据缺失 神经网络算法 改进K-MEANS算法
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基于Landsat影像的大型水体水下地形分区反演
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作者 窦明 史玉仙 +2 位作者 屈凌波 王继华 邢澳琪 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期128-135,共8页
针对缺资料大型水体水下地形资料获取困难的问题,以丹江口水库为研究对象,提出了一种基于Landsat遥感影像和水深分区的大型水体水下地形反演方法,分别采用水位线克里金插值法和4种水深反演模型(单波段、双波段比值、BP神经网络、多波段... 针对缺资料大型水体水下地形资料获取困难的问题,以丹江口水库为研究对象,提出了一种基于Landsat遥感影像和水深分区的大型水体水下地形反演方法,分别采用水位线克里金插值法和4种水深反演模型(单波段、双波段比值、BP神经网络、多波段随机森林)对丹江口水库浅水区和深水区水下地形进行反演,并评价其反演精度。结果显示,浅水区水下地形反演效果良好(均方根误差RMSE=2.553 m);深水区反演中,汉库水域采用多波段随机森林模型表现最佳(RMSE=2.428 m),丹库水域采用BP神经网络模型表现最佳(RMSE=1.599 m);不同反演模型精度针对不同水深和不同区域具有差异性,多波段随机森林模型在深水域水下地形反演上存在优势。研究结果可为缺资料大型水体提供一种快捷的地形资料收集方法。 展开更多
关键词 水下地形反演 Landsat遥感影像 BP神经网络模型 多波段随机森林模型 丹江口水库
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三种预测模型对脓毒症患儿并发急性肾损伤的预测价值
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作者 王敏 梁珍花 +2 位作者 刘桂良 黄翰武 张健 《临床医学研究与实践》 2026年第3期21-24,30,共5页
目的构建并比较列线图、梯度提升机(GBM)、随机森林(RF)对脓毒症患儿并发急性肾损伤(AKI)的预测价值。方法回顾性分析2022年1月至2024年12月我院收治的186例脓毒症患儿的临床资料,根据患儿是否并发AKI分为AKI组和非AKI组。分别构建列线... 目的构建并比较列线图、梯度提升机(GBM)、随机森林(RF)对脓毒症患儿并发急性肾损伤(AKI)的预测价值。方法回顾性分析2022年1月至2024年12月我院收治的186例脓毒症患儿的临床资料,根据患儿是否并发AKI分为AKI组和非AKI组。分别构建列线图、GBM和RF模型,并评价各模型的预测效能。结果186例患儿中,53例并发AKI,发生率为28.49%。列线图模型训练集曲线下面积(AUC)为0.895,验证集AUC为0.881;GBM模型训练集AUC为0.926,验证集AUC为0.872;RF模型训练集AUC为1.000,验证集AUC为0.893。训练集中,RF模型的AUC显著高于列线图模型(Z=-3.058,P=0.002)和GBM模型(Z=-3.024,P=0.003),但GBM模型和列线图模型的AUC比较,差异无统计学意义(P>0.05);验证集中,三种模型的AUC比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论列线图、GBM和RF模型对脓毒症患儿并发AKI均具有良好的预测效能。综合模型性能、稳定性和临床可解释性,列线图在本研究中更具优势,有望为临床早期筛查脓毒症并发AKI的高危患儿提供参考工具。 展开更多
关键词 脓毒症 急性肾损伤 列线图 梯度提升机 随机森林
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滑溜水对深层煤岩气解吸界面的调控机制
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作者 罗懿 方燕俊 乔倩瑜 《断块油气田》 北大核心 2026年第1期147-153,共7页
针对大牛地气田深层煤岩气开发过程中深层煤岩气(甲烷)解吸困难、压后产能低等问题,通过开展甲烷解吸性能测试、岩心伤害测试、返排液滞留测试等实验,研究滑溜水对煤岩润湿性能、微观结构、表面电荷性质以及甲烷解吸性能的影响,明确滑... 针对大牛地气田深层煤岩气开发过程中深层煤岩气(甲烷)解吸困难、压后产能低等问题,通过开展甲烷解吸性能测试、岩心伤害测试、返排液滞留测试等实验,研究滑溜水对煤岩润湿性能、微观结构、表面电荷性质以及甲烷解吸性能的影响,明确滑溜水对甲烷解吸影响机理,同时采用曲面响应法(RSM),明确滑溜水对甲烷解吸性能影响的主控因素和预测主控因素边界条件,并在此基础上引入随机森林(RF)不确定性评估,选择对参数扰动不敏感的稳健解,增加结论可信度。结果表明,滑溜水对甲烷的解吸是竞争吸附作用的结果,滑溜水进入煤岩基质后占据甲烷吸附位点,促进甲烷解吸。在促解吸过程中,滑溜水的矿化度、与煤岩接触角、黏度、Zeta电位均会导致甲烷解吸量的变化。对于滑溜水性能指标,影响甲烷解吸过程的主控因素是矿化度、接触角,滑溜水与煤岩的接触角应控制在50°~70°,矿化度应低于5×10^(4) mg/L,有利于甲烷解吸。研究成果在同类煤岩气开发过程中具有重要的推广意义。 展开更多
关键词 深层煤岩气 曲面响应 随机森林 滑溜水 主控因素
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多源遥感多特征耦合的长株潭城镇化土地提取方法
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作者 夏清 朱黄腾 +4 位作者 郑琼 朱丽红 李建华 邢晓杰 朱珺 《自然资源遥感》 北大核心 2026年第1期65-74,共10页
大尺度和高精度的城镇化土地信息提取是城镇化资源管理和可持续发展的重要基础,现有城镇化土地信息提取尚未耦合能表征城镇化土地特点的多种遥感数据源,导致信息提取准确性难以保证。该文面向我国中部地区湖南省长株潭城市群,以Sentine... 大尺度和高精度的城镇化土地信息提取是城镇化资源管理和可持续发展的重要基础,现有城镇化土地信息提取尚未耦合能表征城镇化土地特点的多种遥感数据源,导致信息提取准确性难以保证。该文面向我国中部地区湖南省长株潭城市群,以Sentinel-2影像为主要数据源,耦合其他多源遥感数据(包括地表温度、夜间灯光、人口密度和GDP)提出一种多特征耦合随机森林的城镇化土地信息提取方法,并对长株潭城镇化土地的空间格局展开分析。结果表明:①该文方法提取出的长株潭城镇化土地总面积为2060.175 km^(2),其中长沙市、株洲市和湘潭市的城镇化土地面积分别为1228.026 km^(2),385.174 km^(2)和446.975 km^(2),主要分布在长株潭3个市区中心以及经济发达的乡镇集中点,长沙市发挥了省会以点带面的引领作用;②该文方法提取的城镇化土地总体分类精度为90.00%,Kappa系数为0.87,与单源遥感影像提取方法相比,总体分类精度提高了3.81百分点;③该研究结果与现有城镇化土地数据集(包括SinoLC-1,GlobeLand30和China Land Cover Dataset)对比发现,原本漏分、错分的城镇化土地能够被有效地提取出来。该研究可快速、准确、大尺度地提取城镇化土地信息,为长株潭城市群土地利用的管理、优化及可持续发展提供重要的基础数据支撑。 展开更多
关键词 长株潭城市群 多源遥感影像 多特征 城镇化 随机森林
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空地协同多源遥感矿区乔木地上生物量监测方法
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作者 廉旭刚 王镭学 +4 位作者 高盼 袁佳辉 陈禹成 蔡音飞 胡海峰 《绿色矿山》 2026年第1期90-102,共13页
矿区生态恢复是矿产资源可持续开发的重要保障,植被生物量是评定生态恢复状态的关键指标。传统生物量估算依赖于实地调查数据,存在时间成本高、劳动强度大的局限性,因此采用无人机搭载多光谱、激光雷达,结合手持式激光雷达扫描技术,获... 矿区生态恢复是矿产资源可持续开发的重要保障,植被生物量是评定生态恢复状态的关键指标。传统生物量估算依赖于实地调查数据,存在时间成本高、劳动强度大的局限性,因此采用无人机搭载多光谱、激光雷达,结合手持式激光雷达扫描技术,获取山西省晋中市寿阳县平舒煤矿常绿乔木与落叶乔木的相关参数。通过皮尔逊相关性筛选模型变量,在单木尺度上运用多元线性逐步回归、随机森林方法,完成常绿乔木以及落叶乔木的地上生物量模型构建。研究表明:基于随机森林所构建的乔木地上生物量模型精度最高,其中常绿乔木地上生物量估测模型R^(2)=0.78,RMSE=11.043 kg/株,落叶乔木地上生物量估测模型R^(2)=0.74,RMSE=33.29 kg/株。利用最大似然算法(Maximum Likelihood Classification,MLC)对特征组合的多光谱影像进行树种识别,结果显示引入近红外波段、红边波段、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),可有效提高树种识别精度。最后,利用随机森林算法所构建的单木地上生物量模型,配合分水岭分割算法获取树冠面积,进而求取单木生物量密度,并按地类逐像素实现研究区地上生物量反演。该研究可为矿区地上生物量监测与分析提供参考,为矿区生态修复、环境保护效果的定量评价提供数据支撑。 展开更多
关键词 空地协同遥感 生态恢复 随机森林 树种识别 生物量反演
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Environmental controls over calcium and magnesium concentrations in the forest floor and topsoil in the Loess Plateau,China
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作者 Feng Xue Ning Pan +9 位作者 Hongkun Cui Aolin Li Mingfei Zhao Kaixiong Xing Yuhang Wang Xuejuan Bai Can Wang Zhijun Yu Jingze Liu Muyi Kang 《Journal of Forestry Research》 2026年第2期201-212,共12页
The dynamics of calcium(Ca)and magnesium(Mg)in the forest floor and topsoil caused by anthropogenic and natural processes continue to be a concern in temperate forests.However,the impacts of abiotic and biotic variabl... The dynamics of calcium(Ca)and magnesium(Mg)in the forest floor and topsoil caused by anthropogenic and natural processes continue to be a concern in temperate forests.However,the impacts of abiotic and biotic variables as well as their interactions remain unclear,especially in areas undergoing long-term forest restoration.In this study,Ca and Mg concentrations in the forest floor and topsoil from 239 forest plots across the Loess Plateau were measured,and the effects of forest types,climate,soil properties,stand characteristics and nitrogen deposition were explored.The results showed significantly higher Ca concentrations in the forest floor(20.68±8.04 mg/g)than in the topsoil(13.28±12.83 mg/g),whereas Mg exhibited the inverse pattern(3.64±1.09 and 10.11±2.51 mg/g,respectively).The effect of forest types was only significant on forest floor Ca,and Ca concentrations were higher in broadleaf and mixed forests than in coniferous forests.Overall,Ca and Mg concentrations in forest floor and topsoil increased with latitudes while decreased with elevations,and the significance of the trends varied among forest types.Forest floor Ca and Mg were mainly influenced by environmental variables aboveground,i.e.,basal area(BA)and mean annual precipitation(MAP),respectively;topsoil Ca and Mg were more affected by soil properties(soil C/N and pH,respectively).Those suggested a depletion of Ca belowground was associated with forest growth and enriched soil nitrogen,and the leaching of mobile Mg was correlated with rainfall and soil acidification.Besides,the impact of environmental variables on Ca-Mg balance(Ca/Mg ratio)belowground was primarily through the regulation of Ca.Elucidating the influence of environmental variables will improve our ability to predict future changes in base cations and thus forest soil health in the greening vegetated Loess Plateau. 展开更多
关键词 Soil C/N Basal area random-forest model Temperate forests Base cations ELEVATION
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快速FCM与极端随机森林的多特征协同图像分割
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作者 张新东 《电子设计工程》 2026年第3期191-196,共6页
针对噪声图像分割中存在的鲁棒性不足与细节丢失问题,提出一种融合自适应滤波、快速FCM与极端随机森林(ERF)的多特征协同图像分割方法。通过构建动态权重函数自适应结合原图像与邻域滤波图像生成鲁棒性更强的预处理图像,并基于快速FCM... 针对噪声图像分割中存在的鲁棒性不足与细节丢失问题,提出一种融合自适应滤波、快速FCM与极端随机森林(ERF)的多特征协同图像分割方法。通过构建动态权重函数自适应结合原图像与邻域滤波图像生成鲁棒性更强的预处理图像,并基于快速FCM实现高效初始分割,避免传统邻域权重迭代的高频计算。联合邻域统计特征、纹理等特征构建多维度特征集,利用ERF的集成学习机制对初始分割结果进行迭代优化,通过特征与阈值的双重随机化策略抑制噪声干扰和过拟合。实验结果表明,在图像受到不同噪声干扰时,该文算法得到的分割图像能够保留更多细节、指标值更优异,显示出较强的鲁棒性。利用综合评价公式对得到的指标值进行综合评价,其值较对比算法分别高出5.68%、3.13%、9.22%。 展开更多
关键词 多特征协同 快速模糊C均值 极端随机森林 集成学习 自适应滤波
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基于遥感作物识别和灌溉定额试验的区域农业用水分析
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作者 焦飞宇 白玉川 刘春来 《核农学报》 北大核心 2026年第1期211-223,共13页
为探究区域农业用水实态,结合遥感识别与灌溉定额试验开展作物精准识别与最优灌溉量分析。基于多时相遥感影像与随机森林算法,识别出水田、水浇地与果园作物分布,其中中稻3.08万公顷、冬小麦复播夏玉米2.76万公顷,分类总体精度为84.50%~... 为探究区域农业用水实态,结合遥感识别与灌溉定额试验开展作物精准识别与最优灌溉量分析。基于多时相遥感影像与随机森林算法,识别出水田、水浇地与果园作物分布,其中中稻3.08万公顷、冬小麦复播夏玉米2.76万公顷,分类总体精度为84.50%~99.15%,Kappa系数为0.73~0.98,验证了该方法的区域适用性。针对水稻、小麦、玉米及主要蔬菜,设计契合作物需水规律与传统灌溉模式的梯度灌溉试验,基于灌溉水利用效率与水分利用效率,采用变异系数法与二次样条插值构建效率函数,确定中稻(11 520 m^(3)·hm^(-2))、冬小麦(2 730 m^(3)·hm^(-2))等作物的最优灌溉水量。进一步将遥感分类结果与灌溉定额数据进行耦合分析,测算得到的研究区农业灌溉总需水量为5.46亿立方米,明显高于近年可供水量,反映出区域农业用水存在结构性矛盾。本研究可为区域水资源优化配置与高效利用提供数据支撑与决策依据。 展开更多
关键词 随机森林 作物识别 灌溉定额 灌溉效率 农业用水
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信息量和机器学习的川藏交通廊道滑坡灾害易发性评价
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作者 高凤欣 凌斯祥 +4 位作者 骆飞 李晓宁 邓睿 巫锡勇 张根 《自然灾害学报》 北大核心 2026年第1期127-144,共18页
川藏交通廊道沿线地质构造复杂,滑坡灾害对交通廊道具有极大威胁,滑坡易发性评价可有效识别滑坡高易发区域,极大提高交通廊道的防灾减灾效率,降低滑坡造成的损失。该文以川藏交通廊道沿线10 km缓冲区为研究区,基于历史数据、遥感解译和... 川藏交通廊道沿线地质构造复杂,滑坡灾害对交通廊道具有极大威胁,滑坡易发性评价可有效识别滑坡高易发区域,极大提高交通廊道的防灾减灾效率,降低滑坡造成的损失。该文以川藏交通廊道沿线10 km缓冲区为研究区,基于历史数据、遥感解译和现场勘察,获取3109处中-大型滑坡灾害数据(大于10万立方米),构建滑坡灾害数据库。结合方差膨胀因子(variance inflation factor,VIF)筛选出地形地貌、基础地质、水文地质、环境及外界触发因素共17个评价因子,采用信息量(information value,IV)、随机森林(random forest,RF)、极限梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGBoost)和多层感知器(multilayer perceptron,MLP)模型进行滑坡易发性评价。结果表明:滑坡的极高和高易发区主要分布于泸定县、昌都市、巴塘县、八宿县、林芝市、加查县以及山南市等受地震、地表切割破碎和水系发育等因素影响显著的区域。滑坡易发性评价表明RF模型精度最高(AUC=0.995),其次是XGBoost(AUC=0.954)、MLP(AUC=0.909),IV模型最低(AUC=0.736),说明机器学习的预测结果精度更高。与MLP和XGBoost模型相比,RF模型获取的滑坡易发性制图具有更高的准确性(98.72%)和可靠性(Kappa=0.974),表明RF模型更适用于大高差地形、复杂地质环境的线性区域滑坡易发性评价。 展开更多
关键词 边坡工程 滑坡易发性 川藏交通廊道 机器学习 随机森林 优化梯度提升树
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三峡—葛洲坝两坝间出入库计算流量不平衡关键因子识别
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作者 何岩致 周涛 +5 位作者 许继军 徐杨 任玉峰 刘亚新 王永强 董增川 《长江科学院院报》 北大核心 2026年第2期54-61,共8页
导致三峡—葛洲坝两坝间出入库计算流量不平衡现象的影响因子较多,分析各影响因子的重要性并识别出关键影响因子,对三峡—葛洲坝梯级电站的发电计划制定以及水情分析具有重要意义。收集三峡库区2018—2023年流量及出力的历史记录数据,... 导致三峡—葛洲坝两坝间出入库计算流量不平衡现象的影响因子较多,分析各影响因子的重要性并识别出关键影响因子,对三峡—葛洲坝梯级电站的发电计划制定以及水情分析具有重要意义。收集三峡库区2018—2023年流量及出力的历史记录数据,根据出入库流量计算逻辑选择可能对两坝间出入库计算流量不平衡量产生影响的19个潜在影响因子,使用灰色关联分析与随机森林模型2种方法,识别导致三峡—葛洲坝两坝间出入库计算流量不平衡的关键影响因子,并计算得到不同影响因子的重要程度。结果表明:2种方法得出的结论基本一致,发电流量(葛洲坝全厂发电流量、三峡全厂发电流量、三峡电源电站发电流量)以及蓄放流量(三峡蓄放流量、葛洲坝蓄放流量)和出力是导致两坝间出入库计算流量不平衡量的重要因素;综合2种方法的计算结果,导致三峡—葛洲坝出入库计算流量不平衡现象的关键影响因子为葛洲坝全厂发电流量。研究成果可为后续针对校正三峡—葛洲坝库区出入库流量不平衡的研究提供参考。 展开更多
关键词 三峡水库 葛洲坝水库 出入库计算流量不平衡 关键因子识别 灰色关联分析 随机森林模型
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融合光学-雷达-物候特征的烟草种植区识别方法研究——以云南宣威为例
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作者 杨新茹 王勇 +3 位作者 车向红 姜驰 孙擎 刘纪平 《测绘通报》 北大核心 2026年第1期25-31,共7页
精准的烟草种植分布和面积信息有助于高效配置烟草资源、科学优化种植管理与提高经济效益。针对目前作物分类研究大多聚焦于大宗作物,融合多源遥感数据的烟草种植区识别研究较为缺乏的问题。本文以云南省宣威市为研究区,基于野外实地调... 精准的烟草种植分布和面积信息有助于高效配置烟草资源、科学优化种植管理与提高经济效益。针对目前作物分类研究大多聚焦于大宗作物,融合多源遥感数据的烟草种植区识别研究较为缺乏的问题。本文以云南省宣威市为研究区,基于野外实地调查样本和已有作物数据集,生成烟草/非烟草样本点,构建烟草Sentinel-1极化特征、Sentinel-2光谱/指数特征及物候特征。进而,采用随机森林算法进行特征优选与分类,探究用于烟草种植区识别的最佳特征组合方案,实现烟草种植区的精准识别。研究结果表明,融合Sentinel-1、Sentinel-2和物候3类数据且优选后的79个特征用于烟草识别精度最高,总体精度达到94.51%,Kappa系数为0.89,乡镇尺度识别面积与统计数据的相关系数(R^(2))为0.94。本文研究可为大区域、长时序烟草种植监测、精准管理与政策制定提供高效、可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 烟草识别 Sentinel-1 Sentinel-2 物候 随机森林
原文传递
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