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数据-物理混合驱动的配电网运行韧性评估方法与提升策略
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作者 陈逸飞 郑子萱 +3 位作者 肖先勇 胡文曦 陈韵竹 王玉财 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第10期13-22,共10页
配电网多元敏感用户生产信息的不透明,使得电压暂降对敏感负荷的影响难以通过构建显性函数来准确量化,进一步限制了配电网运行韧性提升策略的有效性。为解决上述问题,提出了基于数据-物理混合驱动的配电网运行韧性评估与提升方法。类比... 配电网多元敏感用户生产信息的不透明,使得电压暂降对敏感负荷的影响难以通过构建显性函数来准确量化,进一步限制了配电网运行韧性提升策略的有效性。为解决上述问题,提出了基于数据-物理混合驱动的配电网运行韧性评估与提升方法。类比传统韧性指标及其定义构建了计及电压暂降对敏感用户影响的运行韧性指标。考虑到不同敏感用户对电压暂降的耐受特性不同,构建电压暂降轨迹特征体系以表征电压暂降下不同敏感负荷的响应特性,提出了数据驱动的配电网运行韧性评估模型。在此基础上,将数据驱动的韧性评估流程嵌入多目标储能优化配置的物理模型中。最后以IEEE33节点配电网为例进行算例分析。结果表明,所提数据-物理混合驱动的储能优化配置模型能够解决电压暂降特征与运行韧性指标之间函数关系式难以显性表征的问题,能够在保障配电网运行经济性的同时改善运行韧性评估结果。 展开更多
关键词 配电网运行韧性 电压暂降 随机森林回归算法 储能优化配置 数据-物理混合模型
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基于随机森林算法构建云-云阴影-水体掩模 被引量:2
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作者 鹿丰玲 巩在武 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2016年第3期73-79,共7页
遥感图像数据中云和云阴影的存在是影响数据应用的主要原因,专家已经研发了多种去除云及其阴影的方法。在对不同目标像元光谱曲线分析的基础上,研究了基于随机森林(random forests,RF)分类器的云-云阴影-水体掩模建立方法。由于云... 遥感图像数据中云和云阴影的存在是影响数据应用的主要原因,专家已经研发了多种去除云及其阴影的方法。在对不同目标像元光谱曲线分析的基础上,研究了基于随机森林(random forests,RF)分类器的云-云阴影-水体掩模建立方法。由于云阴影是阴影与地表物体的叠加,其光谱曲线与水体的光谱曲线之间存在细微的差别,这使得决策树(decision tree,DT)分类方法不能非常有效地应对这种细微差别。RF分类器是建立在多个DT分类结果集成的基础上,其算法原理保证了该算法的稳健性和有效性。研究结果表明:在样本容量较少时,RF算法比DT具有更好的分类效果;而在样本容量增大到250~400个像元时,2种方法的分类效果没有明显区别。这表明RF算法可以成功地用于建立云-云阴影-水体掩模,这将在遥感数据处理中得到更加广泛的应用。 展开更多
关键词 掩模 遥感 -云阴影 决策树(DT)分类器 随机森林(RF)分类器
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基于随机森林与多元线性回归的咪唑啉衍生物缓蚀剂的构效关系研究 被引量:3
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作者 刘友权 李坤 +4 位作者 唐永帆 吴文刚 王道成 张燕 孙川 《石油与天然气化工》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期62-67,共6页
以15种不同十一烷基咪唑啉衍生物缓蚀剂为研究对象,采用随机森林与多元线性回归相结合考察了分子结构对其缓蚀效率(IE)的影响。首先,从能量、电荷、分子表面与信息量、立体构象与拓扑特征6个方面对15种咪唑啉类缓蚀剂进行了全面表征,共... 以15种不同十一烷基咪唑啉衍生物缓蚀剂为研究对象,采用随机森林与多元线性回归相结合考察了分子结构对其缓蚀效率(IE)的影响。首先,从能量、电荷、分子表面与信息量、立体构象与拓扑特征6个方面对15种咪唑啉类缓蚀剂进行了全面表征,共得到55个分子结构参数;然后运用随机森林(RF)与多元线性回归(MLR)分别对特征参数进行了优化,筛选出top10的8个重叠参数。从8个参数中随机挑选3个,使用留一法(LOO)进行多元线性回归模型构建,最终得到了最优的特征组合为分子总能量(Te)、信息含量(Ic)与分子折射率(Mr)。基于此得到的最优定量结构-缓蚀效率关系模型,其相关系数R^2为0.843,关系式表示为IE=-5.517-0.010 1×Te+15.601 7×Ic+0.222×Mr。考察样本后去掉一个奇异样本,其相对误差达到18.9%,剩余14个样本留一法建模,模型效果大大提高,其R^2为0.911。结果表明,Te、Ic、Mr与缓蚀效率具有较高的正相关性,分子结构越稳定、对称性好及折射率高,则其IE值就越高,为设计新型高效的缓蚀剂提供了理论指导。 展开更多
关键词 咪唑啉衍生物缓蚀剂 定量结构-缓蚀效率关系 立体结构参数 随机森林 多元线性回归
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基于随机森林回归的管状带式输送机用托辊优化设计 被引量:5
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作者 吉日格勒 刘畅 +3 位作者 蔡志钦 肖望强 邱开心 陈晨 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第2期299-306,共8页
在管状带式输送机运输过程中,托辊在圆管带的接触载荷激励下会产生振动噪声,这是管状带式输送机运输过程中的主要噪声源。托辊参数的优化设计,对于管状带式输送机整体的减振降噪具有重要意义。为此,以托辊为优化对象,对托辊在不同结构... 在管状带式输送机运输过程中,托辊在圆管带的接触载荷激励下会产生振动噪声,这是管状带式输送机运输过程中的主要噪声源。托辊参数的优化设计,对于管状带式输送机整体的减振降噪具有重要意义。为此,以托辊为优化对象,对托辊在不同结构参数下的振动特性和噪声规律进行了研究,提出了一种基于随机森林回归(RFR)的管状带式输送机用托辊参数优化设计方法。首先,对托辊进行了模态分析,得到了托辊的振动特性,确定了托辊的优化方向;基于有限元-边界元混合声场仿真方法,以现场采集的托辊受力频谱作为激励,探究了托辊在不同结构参数影响下的振动噪声及规律;然后,开发了基于RFR算法的机器学习模型,建立了托辊结构参数与噪声值之间的设计数据库,结合约束条件,得到了托辊参数的最优解;最后,针对优化后的托辊结构进行了仿真分析。研究结果表明,当托辊的直径为152 mm、厚度为6 mm、材料为普通钢、轴径为30 mm时,取得最优解,优化托辊产生的振动噪声较原托辊降低了约13.4 dB;通过托辊的优化设计,可以为管状带式输送机整体减振降噪提供参考。 展开更多
关键词 运输机械 接触载荷 随机森林回归 有限元-边界元 模态分析 减振降噪 托辊参数最优解
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融合分数阶微分与PIMP-RF算法的集成学习模型预测成熟期苹果可溶性固形物含量 被引量:1
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作者 黄华 刘亚 +5 位作者 库尔班古丽·都力昆 曾繁琳 玛依热·麦麦提 阿瓦古丽·麦麦提 买地努尔汗·艾则孜 郭俊先 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3059-3066,共8页
可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要生理指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以等间隔周期3 d采摘样本,测其380~1100 nm的可见/近红外光谱和SSC... 可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要生理指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以等间隔周期3 d采摘样本,测其380~1100 nm的可见/近红外光谱和SSC,共552个样本。然后融合分数阶微分(FD)及置换重要性-随机森林(PIMP-RF)算法,构建成熟期苹果SSC预测的集成学习模型。结果表明,基于PLS模型优选的分数阶微分阶次为0阶、0.4阶、1.1阶和1.6阶,且通过PIMP-RF算法进行特征重要性和可解释性分析结果显示,利用可见/近红外光谱预测成熟期苹果SSC的关键波长主要为可见光波段,这为今后研发新疆冰糖心红富士苹果的快速无损检测设备提供参考;基于分数阶微分技术和PIMP-RF算法构建的成熟期苹果SSC集成学习模型具有很好的预测能力,其训练集的相关系数r等于0.9892,平均绝对误差MAE等于0.2412,均方根误差RMSE等于0.3091,平均绝对百分误差等于0.0183;测试集的相关系数r等于0.9038,平均绝对误差MAE等于0.5499,均方根误差RMSE等于0.7408,平均绝对百分误差等于0.0434,相比于FD0-PIMP-RF、FD0.4-PIMP-RF、FD1.1-PIMP-RF和FD1.6-PIMP-RF模型,集成学习模型为最优。故而,集成分数阶微分技术与PIMP-RF算法,结合可见近红外光谱技术可有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 分数阶微分 置换重要性-随机森林 K近邻(KNN)回归 可溶性固形物含量
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基于彩色-深度传感器的电容层析成像图像重建方法
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作者 张剑 高云 何栋 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1788-1793,共6页
工业过程层析成像使用非干扰传感器获取过程容器、反应器等内部状态的二维或三维图像,因在工业应用中获取的电容层析成像资料和信息量有限,难以对影像进行精准、稳定的重构。为此,设计基于彩色-深度(Red Green Blue-Depth,RGB-D)传感器... 工业过程层析成像使用非干扰传感器获取过程容器、反应器等内部状态的二维或三维图像,因在工业应用中获取的电容层析成像资料和信息量有限,难以对影像进行精准、稳定的重构。为此,设计基于彩色-深度(Red Green Blue-Depth,RGB-D)传感器的电容层析成像图像重建方法。利用RGB-D传感器采集电容层析成像图像,采用非局部均值-权重法剔除图像中的噪声后,将图像输入到随机森林分类器中,提取图像的轮廓特征。通过快速投影Landweber算法对轮廓特征求解后,利用电容物质分布的重组完成电容层析成像图像的重建。实验结果显示:所提方法的峰值信噪比数值在35 dB附近波动,结构相似性数值在0.89~1.03之间,重建耗时在4.1 s以下,具有较好的重建效果、质量和结构相似性,能够有效提高重建效率。 展开更多
关键词 电容层析成像 图像重建 彩色-深度传感器 非局部均值权重 轮廓提取 随机森林决策树 物质分布 快速投影
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基于LR-RF模型的滑坡易发性评价——以铜川市耀州区为例 被引量:19
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作者 穆柯 谢婉丽 +5 位作者 刘琦琦 严明 杨惠 李嘉昊 黄煜 朱荣森 《灾害学》 CSCD 北大核心 2022年第3期212-218,共7页
耀州区是陕西省重要的交通枢纽与矿业基地,长期对资源的开发导致滑坡灾害频繁发生,如何对滑坡的易发性进行科学合理地划分是滑坡防治与管理工作的重要组成部分。以耀州区为研究区,基于R语言与ArcGIS平台,选取坡度等8个评价因子,在逻辑回... 耀州区是陕西省重要的交通枢纽与矿业基地,长期对资源的开发导致滑坡灾害频繁发生,如何对滑坡的易发性进行科学合理地划分是滑坡防治与管理工作的重要组成部分。以耀州区为研究区,基于R语言与ArcGIS平台,选取坡度等8个评价因子,在逻辑回归(Logistic Regression,简称LR)的基础上引入随机森林(Random Forest,简称RF)模型对研究区发生滑坡的概率进行预测,完成滑坡易发性评价和分区。LR-RF模型易发性分区结果表明滑坡高、较高易发区覆盖了研究区东南部的漆水河河谷区域,包含了73.23%的滑坡点,在预测成功率上高于LR模型。使用ROC曲线对LR和LR-RF模型的结果精度进行对比,LR-RF模型评价结果的AUC值为0.9123,优于LR模型的评价结果。研究结果表明采用LR-RF模型对研究区进行易发性评价拥有更好的评价精度和预测能力。 展开更多
关键词 易发性评价 逻辑回归模型 随机森林模型 逻辑回归-随机森林耦合模型 受试者特征曲线
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基于多模型对比的甘肃庆阳地区滑坡易发性评价
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作者 薛一凡 马鹏辉 +5 位作者 李泽坤 韩宁 陈立森 焦其宪 张永涛 王竟晔 《地球科学与环境学报》 北大核心 2025年第4期600-617,共18页
甘肃庆阳地区董志塬覆盖着数十米厚的层状黄土,水土流失严重,沟壑纵横,滑坡灾害频繁发生,对人民群众生命财产安全和经济社会发展构成严重威胁。通过实际调查和资料收集,获取庆阳地区滑坡的分布数据,构建滑坡的基础数据库;在此基础上,选... 甘肃庆阳地区董志塬覆盖着数十米厚的层状黄土,水土流失严重,沟壑纵横,滑坡灾害频繁发生,对人民群众生命财产安全和经济社会发展构成严重威胁。通过实际调查和资料收集,获取庆阳地区滑坡的分布数据,构建滑坡的基础数据库;在此基础上,选取坡向、坡形、坡度、高程、地形起伏度、地表粗糙度、距道路的距离、距河流的距离、归一化植被指数(NDVI)、年均降雨量和地层岩性作为滑坡易发性的影响因子,运用信息量模型、信息量-逻辑回归模型、随机森林对庆阳地区黄土滑坡进行易发性评价与区划,分析各影响因子与滑坡地质灾害分布规律的关联性。结果表明:(1)滑坡集中分布于高程1200~1400 m区域(滑坡数占比为47.08%)及年均降雨量540~590 mm区域(39.71%),滑坡极高易发区集中于董志塬地区,受地形起伏度、道路工程与降雨侵蚀协同驱动;(2)信息量-逻辑回归模型(受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.868)与随机森林(AUC值为0.864)预测精度显著优于单一信息量模型(AUC值为0.843),信息量-逻辑回归模型通过非线性校正量化因子权重差异,随机森林依托集成学习优势适应复杂非线性关系;(3)坡形、高程及距道路的距离是滑坡发育的核心驱动因子,凹形坡汇水侵蚀、道路工程扰动(距道路的距离近)与塬边高侵蚀带(高程1200~1400 m区域)交互作用加剧滑坡风险。 展开更多
关键词 滑坡 易发性评价 信息量模型 信息量-逻辑回归模型 随机森林 模型对比 甘肃
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盘锦大米品质差异分析及鉴别模型的构建
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作者 毕军 章沙沙 +2 位作者 李猛 张嘉宁 陈达炜 《分析测试学报》 北大核心 2025年第4期602-610,共9页
采用固相微萃取技术结合气相色谱-质谱联用(SPME/GC-MS)建立了一种大米中挥发性组分的测定方法。利用该方法对盘锦地区主要种植的12个盘锦大米品种以及10种市售非盘锦大米中的挥发性组分进行分析,共检测出23种挥发性组分,包括醇类4种、... 采用固相微萃取技术结合气相色谱-质谱联用(SPME/GC-MS)建立了一种大米中挥发性组分的测定方法。利用该方法对盘锦地区主要种植的12个盘锦大米品种以及10种市售非盘锦大米中的挥发性组分进行分析,共检测出23种挥发性组分,包括醇类4种、醛类10种、酮类4种、酯类1种、烷烃及酸酚等其他类4种。采用面积归一化法计算各挥发性组分的相对含量,利用R语言对数据进行深入挖掘,构建线性回归模型和随机森林模型对盘锦大米与非盘锦大米的鉴别方法进行研究。结果表明:两个数学模型均能实现盘锦大米的鉴别,具有很高的准确性以及优异的分类能力,其预测准确度均为100%。两者各有优势,相互佐证,提高了盘锦大米鉴别的可靠性,可为地理标志产品盘锦大米的产地保护研究提供理论支撑。 展开更多
关键词 盘锦大米 挥发性组分 固相微萃取 气相色谱-质谱联用法 线性回归 随机森林
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深层煤层气直丛井产能影响因素确定新方法 被引量:3
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作者 黄力 熊先钺 +8 位作者 王峰 孙雄伟 张艺馨 赵龙梅 石石 张稳 赵浩阳 季亮 邓琳 《油气藏评价与开发》 CSCD 北大核心 2024年第6期990-996,共7页
深层煤层气直丛井生产解吸规律、游离气与解吸气的转换时机尚不明确,产能差异的主控因素仍不确定,影响产能的提高。为进一步评价产能主控因素,基于36口直丛井的生产动态参数,结合神经网络预测井底流压,形成了以初期米采气指数为核心,综... 深层煤层气直丛井生产解吸规律、游离气与解吸气的转换时机尚不明确,产能差异的主控因素仍不确定,影响产能的提高。为进一步评价产能主控因素,基于36口直丛井的生产动态参数,结合神经网络预测井底流压,形成了以初期米采气指数为核心,综合多种机器学习算法的产能影响因素评价新方法。结果表明:(1)Beggs&Bill模型和Gray模型对深层煤层气井底流压预测适用性差。单相气体模型随着产水量下降,整体误差变小。采用神经网络方法预测效果较好,与实测相对误差小于10%。(2)采用Kendall’s tau-b(肯德尔相关系数)分析,离散型主控因素为微构造位置,主要位于抬升区正向构造区;其次为裂缝发育程度,以较发育和发育为主。(3)联合套索回归-随机森林-决策树逐步剔除非相关影响因素,确定影响产能的连续型主控因素从大到小排序为:灰分含量、平均施工排量、入地总砂量、见气时返排率、垂厚、声波时差、伽马、平均施工压力、百目砂占比、气测平均值,工程因素对气井产能影响不能忽视。该方法结合多种机器学习算法的优点,操作性强,提高煤层气动态预测精确度,有助于优化压裂设计参数,为提高煤层气压后的产能提供科学依据。 展开更多
关键词 深层煤层气 套索回归-随机森林-决策树 地质-工程因素 相关性分析 产能
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