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Investigation of Nuclear Binding Energy and Charge Radius Based on Random Forest Algorithm
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作者 CAI Boshuai YU Tianjun +3 位作者 LIN Xuan ZHANG Jilong WANG Zhixuan YUAN Cenxi 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期704-712,共9页
The random forest algorithm was applied to study the nuclear binding energy and charge radius.The regularized root-mean-square of error(RMSE)was proposed to avoid overfitting during the training of random forest.RMSE ... The random forest algorithm was applied to study the nuclear binding energy and charge radius.The regularized root-mean-square of error(RMSE)was proposed to avoid overfitting during the training of random forest.RMSE for nuclides with Z,N>7 is reduced to 0.816 MeV and 0.0200 fm compared with the six-term liquid drop model and a three-term nuclear charge radius formula,respectively.Specific interest is in the possible(sub)shells among the superheavy region,which is important for searching for new elements and the island of stability.The significance of shell features estimated by the so-called shapely additive explanation method suggests(Z,N)=(92,142)and(98,156)as possible subshells indicated by the binding energy.Because the present observed data is far from the N=184 shell,which is suggested by mean-field investigations,its shell effect is not predicted based on present training.The significance analysis of the nuclear charge radius suggests Z=92 and N=136 as possible subshells.The effect is verified by the shell-corrected nuclear charge radius model. 展开更多
关键词 nuclear binding energy nuclear charge radius random forest algorithm
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矿井多人员定位轨迹的预警分类方法研究 被引量:1
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作者 蔡安江 徐海涛 +1 位作者 程东波 刘锋伟 《金属矿山》 北大核心 2025年第1期243-249,共7页
为解决矿井综采操作区域多人员定位轨迹的预警分类问题,提出了一种基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)的多人员定位轨迹数据的预警分类方法。该方法首先对采集的UWB定位轨迹数据进行预处理;然后利用UWB定位轨迹数据中的人员ID、坐标、时... 为解决矿井综采操作区域多人员定位轨迹的预警分类问题,提出了一种基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)的多人员定位轨迹数据的预警分类方法。该方法首先对采集的UWB定位轨迹数据进行预处理;然后利用UWB定位轨迹数据中的人员ID、坐标、时间、求救信号等特征参数作为UWB人员定位轨迹预警分类模型的输入指标,以人员的预警行为类别作为输出指标,对预警分类模型进行拟合训练,基于人员4级违规预警机制与专家建议设置预警阈值;最后采用随机森林算法对多人员UWB定位轨迹数据进行人员行为预警识别和分类。研究表明:该方法能够对区域人员作业超员、工作超时、作业求救、定位轨迹缺失和作业越界等行为进行有效预警并准确分类,能够消除隐患,提高矿山人员管理效率和生产作业的安全性。 展开更多
关键词 矿井定位 多人员 预警分类 UWB定位轨迹数据 随机森林算法
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铁路桥梁物化阶段碳排放计算及影响因素分析 被引量:1
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作者 鲍学英 薛春燕 +1 位作者 李子龙 吕向茹 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第3期1224-1232,共9页
为实现铁路桥梁减碳目标,降低桥梁物化阶段碳排放量,建立铁路桥梁物化阶段碳排放计算模型,提出一种基于随机森林算法的碳排放影响因素分析模型。首先,明确碳排放计算时空边界,采用碳排放系数法计算铁路桥梁物化阶段碳排放量,识别其碳排... 为实现铁路桥梁减碳目标,降低桥梁物化阶段碳排放量,建立铁路桥梁物化阶段碳排放计算模型,提出一种基于随机森林算法的碳排放影响因素分析模型。首先,明确碳排放计算时空边界,采用碳排放系数法计算铁路桥梁物化阶段碳排放量,识别其碳排放影响因素,明确因素之间的相互关系;其次,通过随机森林算法对影响因素进行重要性排序,采用滑动窗口序贯向前选择法降维,确定关键影响因素;最后,针对关键因素采取相关碳减排措施以有效控制铁路桥梁的碳排放。研究结果表明:该铁路桥梁建材生产阶段碳排放在桥梁建设总碳排放中占比最大,为84%;关键影响因素为材料种类、桥梁工程量、桥梁类型、原材料需求量、材料生产工艺、运输方式;针对关键影响因素提出了利用可再生材料、选择符合低碳标准的桥梁类型等主要的碳减排措施,以实现铁路桥梁工程的低碳发展目标。研究成果可为铁路桥梁建设碳减排提供参考。 展开更多
关键词 环境工程学 物化阶段 碳排放计算模型 影响因素 随机森林算法 碳减排措施
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基于随机森林算法的船舶波浪载荷预测与仿真
4
作者 於建伟 周岚 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第14期173-176,共4页
船舶波浪载荷预测对船舶结构安全与设计优化至关重要,准确获取波浪载荷面临诸多挑战。本文构建多维度影响因素特征数据集,融合实船航行、水池试验与数值仿真多源数据,经清洗预处理后,明确波高、波浪周期等关键参数构建多维特征向量,并... 船舶波浪载荷预测对船舶结构安全与设计优化至关重要,准确获取波浪载荷面临诸多挑战。本文构建多维度影响因素特征数据集,融合实船航行、水池试验与数值仿真多源数据,经清洗预处理后,明确波高、波浪周期等关键参数构建多维特征向量,并合理划分数据集;对随机森林模型进行优化与水动力约束融合,采用网格搜索、交叉验证结合遗传算法优化算法参数,并评估参数优化效果。针对3类典型船型开展数值仿真与模型验证,研究表明,优化后的随机森林算法预测精度高、计算高效,能为船舶波浪载荷预测提供可靠方案。 展开更多
关键词 随机森林算法 波浪载荷 仿真
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基于混合遗传蚁群优化随机森林算法的激光熔覆Ni60裂纹预测与工艺参数优化
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作者 李涛 邓林辉 +2 位作者 莫彬 石非凡 刘伟嵬 《中国机械工程》 北大核心 2025年第6期1322-1328,1337,共8页
为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价... 为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价指标间预测模型,最后使用遗传算法进行工艺参数反向寻优。研究结果表明:与ACO-RFA模型相比,HGA-ACO-RFA在预测精度与评价指标方面有显著改善,反向寻优获得的最优工艺参数可制备出几乎无裂纹的熔覆层。 展开更多
关键词 激光熔覆 裂纹 评价方法 混合遗传蚁群算法 随机森林算法
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新质生产力背景下中国人工智能发展的时空格局与驱动因素
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作者 王家庭 齐嘉瀚 王浩然 《区域经济评论》 北大核心 2025年第3期46-65,共20页
智能时代的生产力是人工智能(AI)技术全面改造和加持的新质生产力,人工智能是推动新质生产力发展的核心动力。借鉴“物理—事理—人理”(WSR)系统方法论,构建人工智能发展的评价指标,定量刻画了2011—2022年中国31个省份人工智能发展的... 智能时代的生产力是人工智能(AI)技术全面改造和加持的新质生产力,人工智能是推动新质生产力发展的核心动力。借鉴“物理—事理—人理”(WSR)系统方法论,构建人工智能发展的评价指标,定量刻画了2011—2022年中国31个省份人工智能发展的时空演变特征,并利用随机森林算法识别了新质生产力背景下中国人工智能发展的关键驱动因素及其演进特征。结果显示:中国人工智能发展水平呈现稳步提升的演进趋势,在时间上可以划分为探索起步、稳步发展和快速发展三个阶段,在空间上呈现东部地区领先发展、中部地区稳步发展、西部地区追赶发展的格局;中国人工智能发展演变具有空间溢出效应,人工智能发展的增长趋势呈现一定的马太效应;中国人工智能的空间分异显著,但整体不均衡程度有所下降;关键驱动因素中,技术创新、市场化水平、研发强度、绿色金融发展水平为主要驱动因素,大部分驱动因素同人工智能发展水平呈非线性响应关系。 展开更多
关键词 新质生产力 人工智能 WSR系统方法论 随机森林算法
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基于随机森林算法的内蒙古西部绿色低碳农宅灰色模糊综合评价
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作者 金国辉 史雅婕 +1 位作者 史智婕 张凯歌 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第8期3340-3348,共9页
为推进内蒙古西部农村地区绿色低碳高质量发展,结合走访调查、文献收集的数据,通过DeST和Trnsys软件联合模拟农宅能耗,进行单因素分析,利用正交试验法获得多组方案,采用基于随机森林算法的灰色模糊综合评价法对围护结构、采暖系统等方... 为推进内蒙古西部农村地区绿色低碳高质量发展,结合走访调查、文献收集的数据,通过DeST和Trnsys软件联合模拟农宅能耗,进行单因素分析,利用正交试验法获得多组方案,采用基于随机森林算法的灰色模糊综合评价法对围护结构、采暖系统等方面进行综合优化研究,选出最适合内蒙古西部的绿色低碳农宅方案。结果表明:内蒙古西部绿色低碳农宅最优方案具体为:建筑朝向坐北朝南、层高3.4 m、地面为20 mm聚苯乙烯挤塑保温板(XPS)瓷砖地面、屋面为120 mm膨胀型聚苯乙烯泡沫保温板(EPS)倒置式混凝土砌块屋面、外墙为160 mm聚苯乙烯挤塑保温板(XPS)外墙外保温混凝土砌块墙、外窗为6C+12Ar+6C的6 mm双层普通玻璃惰性气体塑钢窗、南向窗墙比0.5、北向窗墙比0.5、阳光间进深1.2 m、阳光间材质为6C+12Ar+6C的6 mm双层惰性气体普通玻璃+塑钢窗框+保温窗帘、风能发电效率45%。最优方案的采暖能耗为2661.15 kW·h,室内最冷日平均温度为11.62℃,碳排放减少量为10.02 t/a,太阳能得热量为67702.75 kW,净现值>0,经济性良好,在内蒙古西部农村地区具有一定的推广性,为内蒙古西部农宅绿色低碳转型提供了发展方向。 展开更多
关键词 绿色低碳农宅 DeST和Trnsys 随机森林算法 灰色模糊综合评价 绿色低碳转型
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群智能算法优化改进随机森林算法的井漏预测
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作者 白凯 戴升升 +1 位作者 张照硕 金思怡 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期159-168,共10页
井漏预测一直是钻井中堵漏防治研究的热点和难点课题,传统方法依赖专家经验,技术可复制性差,在特征参数选择上缺乏与井漏的相关性分析,导致预测精度低,且模型存在一定的局限性。为此,提出一种基于M5模型树的改进随机森林(IRF)算法,并采... 井漏预测一直是钻井中堵漏防治研究的热点和难点课题,传统方法依赖专家经验,技术可复制性差,在特征参数选择上缺乏与井漏的相关性分析,导致预测精度低,且模型存在一定的局限性。为此,提出一种基于M5模型树的改进随机森林(IRF)算法,并采用基于Sobol序列的初始化策略,引入自适应螺旋变化策略更新发现者位置,同时利用Lévy飞行策略来更新跟随者位置的改进麻雀搜索算法(ISSA)对IRF参数进行优化,进而建立一种ISSA-IRF井漏预测模型。该模型整合了来自地质、钻井泥浆和钻井作业相关的18个参数,利用Pearson相关性分析、递归特征消除和梯度提升树确定了11个关键参数。实验结果表明,与原模型相比,ISSA-IRF模型在井漏预测上的准确率提升了7.7%,且模型的性能显著优于经典的井漏预测模型(如LSTM、BP和SVM等)。改进后的模型可用于现场堵漏控制,为防漏堵漏作业提供科学指导。 展开更多
关键词 井漏预测 随机森林算法 M5模型树 Sobol序列 自适应螺旋变化 Lévy飞行策略 麻雀搜索算法
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考虑电能质量因素的理论线损率计算方法
9
作者 周群 刘海波 +3 位作者 冷敏瑞 刘雪山 黄晶 陈灿玉 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第7期69-78,共10页
在新型电力系统中,电能质量问题日益严重,导致额外线损增加。为提高理论线损率计算的准确性,应考虑电能质量因素。考虑包括电能质量因素在内的所有影响理论线损的因素,对各个因素进行灰色关联分析,筛选出对理论线损影响最大的几个因素,... 在新型电力系统中,电能质量问题日益严重,导致额外线损增加。为提高理论线损率计算的准确性,应考虑电能质量因素。考虑包括电能质量因素在内的所有影响理论线损的因素,对各个因素进行灰色关联分析,筛选出对理论线损影响最大的几个因素,在筛选过程中对各个维度进行交叉验证以找出最佳维度,并作为模型的输入数据。基于上述数据分别使用随机森林算法和反向传播神经网络进行理论线损计算,对比两种算法的计算结果,最终选取随机森林算法作为计算模型。以某地区的样本为例进行仿真计算,验证了所提方法的有效性和合理性。 展开更多
关键词 低压台区 电气特征参数 理论线损计算 灰色关联分析 随机森林算法 电能质量 最佳维度选取
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基于SCSSA-RF算法的室内可见光定位算法
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作者 陈耀 张烈平 +1 位作者 高小淋 张翠 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期1-5,共5页
针对随机森林(RF)算法用于室内可见光定位时定位精度低,存在过拟合风险的问题,提出了一种基于正弦人口映射(SPM)与柯西分布的麻雀搜索算法(SSA)优化RF算法的室内可见光定位算法(简称SCSSA-RF算法)。首先,该算法使用采集到的接收信号强... 针对随机森林(RF)算法用于室内可见光定位时定位精度低,存在过拟合风险的问题,提出了一种基于正弦人口映射(SPM)与柯西分布的麻雀搜索算法(SSA)优化RF算法的室内可见光定位算法(简称SCSSA-RF算法)。首先,该算法使用采集到的接收信号强度值与位置坐标建立指纹数据库。然后,使用SCSSA的全局搜索能力对RF算法的关键参数进行优化,将数据输入最佳模型中进行训练。最后,将决策树的预测结果取平均值,得到待定位点的预测值。实验结果表明:SCSSA-RF算法比未改进的SSA-RF算法收敛速度更快;SCSSA-RF算法的平均定位误差为0.08 m,且误差主要集中在0.05~0.1 m内;在定位误差为0.2 m时,SCSSA-RF算法的预测准确率达到了93%。 展开更多
关键词 可见光定位 正弦人口映射 柯西分布 麻雀搜索算法 随机森林
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基于小数据集的机器学习预测酰胺键合成转化率 被引量:1
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作者 李兴海 吴志森 +1 位作者 张利静 陶胜洋 《物理化学学报》 北大核心 2025年第2期81-89,共9页
机器学习(ML)在分子合成领域显示了重要的应用前景。然而,准确的机器学习预测依赖于大量实验数据,而通过传统实验方法获得成千上万的实验数据仍然是一个巨大的挑战。因此,基于小数据集得到可接受的预测模型是目前该领域亟待解决的重要... 机器学习(ML)在分子合成领域显示了重要的应用前景。然而,准确的机器学习预测依赖于大量实验数据,而通过传统实验方法获得成千上万的实验数据仍然是一个巨大的挑战。因此,基于小数据集得到可接受的预测模型是目前该领域亟待解决的重要问题。本研究通过构建1152个反应数据,利用大量有化学意义的特征描述符,通过多维数据分析获得了有效的预测结果,证明了基于小数据集的机器学习算法可以可靠地预测酰胺键合成反应的转化率。研究比较了6种机器学习算法的预测精度,其中随机森林表现出卓越的预测性能(R^(2)>0.95)。同时,在预测未知芳胺分子的转化率时,研究发现在训练集中加入少量未知分子的相关反应数据,即使数据集较小,也能显著提升对未知分子转化率的预测准确性,揭示了一种利用小数据集得到较好预测结果的方法。本研究为小数据集下的机器学习辅助化学合成研究提供了参考价值。不久的将来,机器学习将有力地推动有机合成化学的智能化发展。 展开更多
关键词 酰胺键合成 机器学习 特征描述符 随机森林算法 小数据集
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基于DBO-RF的磁场辅助镁/铝异种金属激光焊工艺 被引量:1
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作者 王新宇 周惦武 +2 位作者 赵蕾 邓乔 贺赵国 《焊接学报》 北大核心 2025年第2期72-79,共8页
为了探究磁场辅助镁/铝激光焊工艺参数和接头性能之间的关联性,并建立预测模型以指导工艺参数设计,采用试验设计方法,选取激光功率、焊接速度和磁场强度为变量,研究其对焊接接头性能的影响,并基于随机森林算法(RF)建立镁/铝对接接头的... 为了探究磁场辅助镁/铝激光焊工艺参数和接头性能之间的关联性,并建立预测模型以指导工艺参数设计,采用试验设计方法,选取激光功率、焊接速度和磁场强度为变量,研究其对焊接接头性能的影响,并基于随机森林算法(RF)建立镁/铝对接接头的预测模型,利用蜣螂算法(DBO)对模型的关键参数(树数和叶子数)进行优化.结果表明,当焊接形貌系数介于1.37~1.58时,接头性能较好;激光功率、焊接速度、磁场强度对接头性能的相对重要性分别为0.608,0.212和0.276;优化后的蜣螂优化随机森林模型(DBO-RF)在测试集上的决定系数R^(2)从0.742提升至0.950,模型的泛化能力、整体准确性和计算速度均显著提高,为磁场辅助激光焊接的工艺参数设计提供了依据. 展开更多
关键词 激光焊 镁/铝异种金属 外加磁场 蜣螂算法 随机森林
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基于RGB图像和随机森林算法的棉种识别
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作者 王亚茹 韩迎春 +6 位作者 雷亚平 杨北方 熊世武 焦亚辉 马云珍 李亚兵 支晓宇 《棉花学报》 北大核心 2025年第2期94-105,共12页
【目的】棉种的精准识别对育种、栽培管理、病虫害防控至关重要。而传统的人工识别方法主观性强且效率低。基于红绿蓝(red,green,and blue,RGB)图像与随机森林(random forest,RF)算法构建了棉花快速分类模型,实现棉种的自动识别。【方... 【目的】棉种的精准识别对育种、栽培管理、病虫害防控至关重要。而传统的人工识别方法主观性强且效率低。基于红绿蓝(red,green,and blue,RGB)图像与随机森林(random forest,RF)算法构建了棉花快速分类模型,实现棉种的自动识别。【方法】田间种植草棉、亚洲棉、海岛棉和陆地棉,在蕾期和花铃期采集叶片的RGB图像,并提取颜色和形态特征参数。基于提取的特征数据,分别构建了3种RF模型:基于蕾期叶片特征的模型、基于花铃期叶片特征的模型以及综合蕾期和花铃期叶片特征的模型。随后,对各个模型的分类性能进行评估,并通过特征重要性分析确定影响棉种识别的关键特征。还对比了RF、支持向量机和K最近邻3种算法的分类效果。【结果】结合蕾期和花铃期叶片特征的分类模型准确性最高,总体精度达到了97.71%,Kappa系数为0.95,优于基于单一生育期特征的模型。特征重要性分析表明,叶片面积和圆度在棉种识别中具有重要作用。此外,RF的分类性能优于支持向量机和K最近邻法,表现出更高的稳定性和准确性。【结论】本研究提出的基于蕾期和花铃期叶片的RGB图像和RF算法的棉种识别方法,无需复杂的图像预处理,能自动高效识别海岛棉、陆地棉、亚洲棉和草棉,可以为作物精细管理和农业领域的机器学习算法应用提供新思路和技术支持。 展开更多
关键词 RGB图像 随机森林算法 分类 棉花
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煤矿企业应急物资共享储备模型研究
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作者 国汉君 周爱桃 +8 位作者 张顺义 王凯 曹海滨 陈鑫娜 徐超 赵伟 郭海军 蒋立翔 刘伟 《中国煤炭》 北大核心 2025年第4期14-24,共11页
针对当前煤矿企业缺乏对应急物资管理的相关标准、应急物资存储与事故救援需求不相适应的问题,分析影响煤矿企业对应急物资需求量的特征因素,采用随机森林算法预测应急物资需求,对不同事故下煤矿企业对应急物资的需求量展开研究。以最... 针对当前煤矿企业缺乏对应急物资管理的相关标准、应急物资存储与事故救援需求不相适应的问题,分析影响煤矿企业对应急物资需求量的特征因素,采用随机森林算法预测应急物资需求,对不同事故下煤矿企业对应急物资的需求量展开研究。以最大时间满意度目标,建立应急物资共享储存基地选址模型;根据报童模型明确救援损失函数,建立应急物资共享储备模型,确定应急物资最佳储存水平。对国能神东煤炭集团所属5个煤矿进行验证分析,研究结果表明:与煤矿企业独立储备应急物资相比,应急物资共享储备模式大幅度降低了煤矿企业应急物资储备水平,平均减少54.4%的救援损失和约18.7%的应急物资投入成本,可为煤矿企业应急物资的储备优化及管理提供参考。 展开更多
关键词 煤矿企业 应急物资 共享储备 随机森林算法 模拟退火算法 报童模型
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基于机器学习算法模型的焊接接头疲劳寿命预测
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作者 徐梦悦 齐红宇 +2 位作者 李少林 石多奇 杨晓光 《航空发动机》 北大核心 2025年第1期96-102,共7页
焊接接头具有非均匀的微观组织和梯度过渡的力学性能及随机分布的焊接缺陷等特征,相较于其他结构更容易产生疲劳断裂,特别是焊接接头的疲劳载荷下的强度和寿命问题已成为工程界和学术界的研究热点。为了研究焊接接头的疲劳行为,开展了... 焊接接头具有非均匀的微观组织和梯度过渡的力学性能及随机分布的焊接缺陷等特征,相较于其他结构更容易产生疲劳断裂,特别是焊接接头的疲劳载荷下的强度和寿命问题已成为工程界和学术界的研究热点。为了研究焊接接头的疲劳行为,开展了基于随机森林(RF)模型的焊接接头疲劳寿命预测模型的全新研究。通过采用RF和轻梯度提升机(LightGBM)2种不同的机器学习算法模型对焊接接头的疲劳数据集进行分析和预测,从中选择预测性能更优的机器学习模型;通过比较在不同几何形状下疲劳寿命的预测结果,评估几何形状对机器学习模型预测性能的影响;利用RF算法对输入条件进行重要度排序,分析焊接接头疲劳寿命的影响因素;通过计算模型在不同材料下的疲劳寿命结果验证机器学习模型的泛化能力。结果表明:机器学习模型对不同几何形状的焊接接头疲劳寿命的预测效果较好,且可用于预测在不同材料下的焊接接头疲劳寿命。研究结果对焊接结构的强度设计与焊接工艺参数优化等具有重要意义。 展开更多
关键词 机器学习 随机森林算法 轻梯度提升机算法 焊接接头 疲劳寿命 几何形状 预测模型
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江苏某三甲医院ICU脓毒症患者护理工作量及影响因素分析
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作者 臧琼琼 宋玉磊 +5 位作者 王野 陈培 陈依林 王蓓 成晶晶 柏亚妹 《中国医院》 北大核心 2025年第9期79-82,共4页
目的:了解重症监护室(ICU)脓毒症患者护理工作量并分析其影响因素的重要程度,为ICU护理工作量预测和护理人力配置提供参考。方法:回顾性收集2022年2月至2024年8月入住江苏省某三甲医院ICU脓毒症患者的电子病历资料,提取患者一般资料、... 目的:了解重症监护室(ICU)脓毒症患者护理工作量并分析其影响因素的重要程度,为ICU护理工作量预测和护理人力配置提供参考。方法:回顾性收集2022年2月至2024年8月入住江苏省某三甲医院ICU脓毒症患者的电子病历资料,提取患者一般资料、每日护理项目及频次。工时测量法测量每项护理项目平均工时,基于平均工时赋值法计算患者直接护理工作量。运用单因素分析、随机森林算法和多元线性回归分析护理工作量影响因素及重要程度。结果:ICU脓毒症患者住院期间直接护理总工时为2227.45(1296.45,3786.59)min,日均护理总工时为351.23(323.71,379.45)min。单因素分析结果显示,性别、慢病共病数、次要诊断数量、是否合并休克、感染来源、辅助通气方式、是否使用高流量氧疗、是否使用呼吸机、是否使用CRRT治疗、是否使用PICCO监测、是否镇静及是否使用血管活性药物对直接护理总工时有影响(P<0.05);随机森林算法中各变量重要性排名前三为辅助通气方式、慢病共病数和次要诊断数量;多元线性回归结果显示有创机械通气、使用血管活性药物、存在4个及以上慢病是影响护理总工时的独立变量。结论:护理管理者可根据ICU脓毒症患者护理工作量的影响因素初步预测护理工作量,从而实现疾病精细化管理并合理配置护理人力。 展开更多
关键词 重症监护室 ICU 脓毒症 护理工作量 随机森林算法
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基于Sentinel-1/2影像和随机森林的海口市建成区城市湿地精细分类
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作者 罗滨 毛德华 +2 位作者 张金萍 王铭 王宗明 《地理科学》 北大核心 2025年第2期389-402,共14页
本研究以国际湿地城市海南省海口市的建成区为研究区,结合Sentinel-1雷达和Sentinel-2光学影像,采用面向对象的随机森林遥感分类方法,对城市湿地进行精细分类与制图,并与其他分类方法成果进行对比,探索本方法在城市湿地分类中的有效性... 本研究以国际湿地城市海南省海口市的建成区为研究区,结合Sentinel-1雷达和Sentinel-2光学影像,采用面向对象的随机森林遥感分类方法,对城市湿地进行精细分类与制图,并与其他分类方法成果进行对比,探索本方法在城市湿地分类中的有效性。研究结果表明:使用同一分类方法,向原有特征向量集中加入Sentinel-1影像的双极化后向散射系数后,其分类精度提高了5.29%;面向对象相较于面向像元的分类方法更加适用于湿地分类,且本研究中随机森林与CART决策树算法相比,对地物的识别更加精确。加入后向散射系数、面向对象的随机森林方法解译结果的总体精度为91.53%,Kappa系数0.90,分类效果较好。本研究可为小尺度城市湿地的快速、精准识别与制图提供方法借鉴,为城市湿地的保护与管理提供可视化的科学依据。 展开更多
关键词 湿地城市 城市湿地 哨兵影像 面向对象的随机森林
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基于多层次协同预测优化框架的高速列车虚拟重联控制方法
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作者 赵阳 黄苏苏 +2 位作者 张淼 陆德彪 蔡伯根 《铁道学报》 北大核心 2025年第8期91-102,共12页
虚拟重联技术通过减少跟随车的追踪制动距离来缩短列车区间运行间隔,增加线路容量。提出一种基于多层次协同预测优化的控制框架,融合随机森林算法(RF)与模型预测控制(MPC)技术,以提升多列车虚拟重联系统的控制精度和稳定性。深入分析单... 虚拟重联技术通过减少跟随车的追踪制动距离来缩短列车区间运行间隔,增加线路容量。提出一种基于多层次协同预测优化的控制框架,融合随机森林算法(RF)与模型预测控制(MPC)技术,以提升多列车虚拟重联系统的控制精度和稳定性。深入分析单列车测速定位中的多传感器数据融合技术和置信区间预测校准技术,扩展应用到多列车虚拟重联中的领航车状态预测。结合两列车虚拟重联系统的动态模型进行多步预测,根据预测结果选择速度和加速度两个控制参数,采用优化算法计算当前时刻的最优控制,综合跟踪误差和控制输入的变化对列车虚拟重联系统效能和稳定性进行量化评估。最后通过对典型高速线路上车载设备的实际运行数据进行仿真分析,验证所提模型预测控制技术的精度和可靠性。 展开更多
关键词 高速铁路 虚拟重联 多层次协同 预测优化 随机森林算法(RF) 模型预测控制(MPC)
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乌鲁木齐市城市居民糖尿病患病及危险因素现况分析
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作者 王英杰 赵娥 +1 位作者 孙高峰 田原 《中国健康教育》 北大核心 2025年第2期150-156,共7页
目的了解乌鲁木齐市城市居民糖尿病患病及其相关因素,为糖尿病防控及健康管理提供科学依据。方法采用多阶段整群随机抽样法,随机抽取乌鲁木齐市各区的4个街道、社区卫生服务中心,采用问卷调查方式收集社会人口学特征、生活方式和实验室... 目的了解乌鲁木齐市城市居民糖尿病患病及其相关因素,为糖尿病防控及健康管理提供科学依据。方法采用多阶段整群随机抽样法,随机抽取乌鲁木齐市各区的4个街道、社区卫生服务中心,采用问卷调查方式收集社会人口学特征、生活方式和实验室检查等信息,利用LASSO回归与随机森林重要性排序进行特征变量选择,进行多因素Logistic回归分析。结果乌鲁木齐市居民糖尿病患病率为10.43%,其中男性48.08%,女性51.92%。Lasso回归分析显示:当lambda(λ)值为-6.15833时,误差最小,对应的影响因素数目为12个。经Boruta算法进行特征筛选后,将10个重要变量和LASSO结果作为后续多因素回归的解释变量。最终将筛选变量取交集进行多因素Logistic回归,结果显示,腰臀比(OR=32.65,95%CI:3.32~329.60)、50~岁年龄组(OR=11.26,95%CI:1.52~83.57)和≥60岁年龄组(OR=21.57,95%CI:2.91~159.74)、高血压患病史(OR=3.84,95%CI:2.88~5.14)和糖尿病家族史(OR=5.17,95%CI:3.75~7.12)是糖尿病主要的危险因素。而女性(OR=0.70,95%CI:0.50~0.99)和水果达到(200~350 g/d)甚至超过每日推荐摄入量(OR=0.67,95%CI:0.50~0.91)、(OR=0.29,95%CI:0.17~0.51)是其保护因素。结论乌鲁木齐城市居民应从生活方式和健康饮食等方面出发综合开展糖尿病的防控工作。 展开更多
关键词 糖尿病 随机森林算法 影响因素
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基于随机森林算法的行星滚柱丝杠副摩擦力矩预测
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作者 徐洋 祖莉 +3 位作者 李伟龙 刘晓玲 何建樑 刘俊 《中国机械工程》 北大核心 2025年第7期1505-1511,共7页
摩擦力矩增大会加剧行星滚柱丝杠副磨损,严重影响其使用及寿命。探讨了利用机器学习算法预测行星滚柱丝杠副摩擦力矩的可行性,分析了行星滚柱丝杠副摩擦力矩与磨损状态的关系。采用基于随机森林、支持向量回归和BP神经网络的机器学习算... 摩擦力矩增大会加剧行星滚柱丝杠副磨损,严重影响其使用及寿命。探讨了利用机器学习算法预测行星滚柱丝杠副摩擦力矩的可行性,分析了行星滚柱丝杠副摩擦力矩与磨损状态的关系。采用基于随机森林、支持向量回归和BP神经网络的机器学习算法预测了不同转数行星滚柱丝杠副的摩擦力矩变化。研究结果表明,基于随机森林算法对行星滚柱丝杠副摩擦力矩的预测准确率达到97%。 展开更多
关键词 行星滚柱丝杠 摩擦力矩 机器学习 随机森林算法
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