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基于随机森林回归分析的PM2.5浓度预测模型 被引量：45
1
作者 杜续 冯景瑜 +1 位作者 吕少卿 石薇 《电信科学》 北大核心 2017年第7期66-75,共10页
针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归)算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,通过调整参数的最优组合,... 针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归)算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,通过调整参数的最优组合,设计出一种新的PM2.5浓度预测模型——RFRP模型。同时,收集了西安市2013—2016年的历史气象数据,进行模型的有效性实验分析。实验结果表明,RFRP模型不仅能有效预测PM2.5浓度,还能在不影响预测精度的同时,较好地提升模型的运行效率,其平均运行时间为0.281 s,约为BP-NN(back propagation neural network,BP神经网络)预测模型的5.88%。 展开更多
关键词 PM2.5浓度预测 随机森林回归分析 BP神经网络
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模型集群分析-随机森林方法在烟叶分类中的应用 被引量：6
2
作者 谭观萍 宾俊 +4 位作者 范伟 张发明 李海平 王承伟 周冀衡 《江西农业学报》 CAS 2017年第1期69-74,共6页
为了解决烟叶外观质量检验和烟叶品质等级评估中主观因素影响过大的问题,首次采用模型集群分析-随机森林方法(MPA-RF)结合近红外光谱建立的烟叶采收成熟度和烤后烟叶等级划分判别模型对烟叶进行了品质分类。结果表明:MPA-RF模型对采收... 为了解决烟叶外观质量检验和烟叶品质等级评估中主观因素影响过大的问题,首次采用模型集群分析-随机森林方法(MPA-RF)结合近红外光谱建立的烟叶采收成熟度和烤后烟叶等级划分判别模型对烟叶进行了品质分类。结果表明:MPA-RF模型对采收成熟度烟叶样本(数据集A)和不同等级烟叶样本(数据集B)的训练集分类精度分别为96.67%、99.02%,预测模型分类精度分别为100%、96.15%;MPA-RF模型对烟叶的分类准确率明显高于常用的PCA、SVM和RF分类方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 烟叶分类 模型集群分析-随机森林方法
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青海湖东沙地生态系统蒸散量(ET)的时间变化特征
3
作者 薛超 田丽慧 金耀涛 《青海农林科技》 2025年第1期40-47,共8页
为了明确青海湖东沙地生态系统蒸散量(ET)的时间变化特征、主要影响因素以及植被恢复对该区域水文过程的影响,本研究采用随机森林分析法对青海湖东沙地生态系统的相关数据进行分析。结果表明:在时间变化特征方面,青海湖东沙地生态系统... 为了明确青海湖东沙地生态系统蒸散量(ET)的时间变化特征、主要影响因素以及植被恢复对该区域水文过程的影响,本研究采用随机森林分析法对青海湖东沙地生态系统的相关数据进行分析。结果表明:在时间变化特征方面,青海湖东沙地生态系统的ET在季节尺度与日尺度上随时间变化呈现出单峰的变化特征;在年尺度上,随着沙地植被的恢复和生长,ET整体呈现缓慢减少的态势,水分散失得到了有效控制。随机森林分析结果显示:在年尺度上,ET的年变化与日变化主要受到气温(T_(a))的影响;在季节尺度上,春季ET的主要影响因素为T_(a)与饱和水汽压差(VPD),在夏季,秋季和冬季,T_(a)与降水量(P)是主导因素。经过三年的观测研究发现,青海湖湖东沙地的人工固沙植被改变了本区的水文过程,使得ET、土壤含水量(SWC)、土壤温度(T_(s))都发生了变化。在植被恢复过程中,ET与水分收支不断减少,SWC不断增加。 展开更多
关键词 高寒沙地 涡度相关法 蒸散 随机森林分析 结构方程模型
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多维耦合视角下城市抗震韧性综合评价研究
4
作者 朱莉 李雯亚 +1 位作者 杨耀星 刘明 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第3期152-162,共11页
为全面增强城市抗震韧性和地震灾害防控能力,基于抗震应对力和震后恢复力2个维度,构建了涵盖社会、经济、自然环境和基础设施4个维度的评价指标体系;据此提出了一种融合随机森林-层次分析法(RF-AHP)与二维云模型的抗震韧性综合评价方法... 为全面增强城市抗震韧性和地震灾害防控能力,基于抗震应对力和震后恢复力2个维度,构建了涵盖社会、经济、自然环境和基础设施4个维度的评价指标体系;据此提出了一种融合随机森林-层次分析法(RF-AHP)与二维云模型的抗震韧性综合评价方法,并创新性地结合复杂网络理论揭示了多维指标间的动态交互与耦合演化机制;最后以四川省9个地震活动较频繁地区为例进行了实证分析。结果显示:阿坝州和甘孜州的抗震韧性等级较低,尤其在震后恢复力方面表现欠佳,其中经济维度和基础设施维度是其抗震韧性最为薄弱的环节;通过对韧性演化网络的系统分析,进一步明确了加强道路、水利和电力设施的应急防护是提升这2个地区抗震韧性水平的关键。该研究结果可为精准识别韧性短板及其根源、制定靶向性韧性提升策略提供科学依据。 展开更多
关键词 地震灾害 应急管理 城市韧性评价 多维耦合 随机森林-层次分析法(RF-AHP) 云模型
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木霉生物有机肥对梨容器苗生长发育及根际关键微生物的影响 被引量：2
5
作者 段京涛 李思东 +6 位作者 李培根 姜柔 王中华 李晓刚 董彩霞 徐阳春 沈其荣 《植物营养与肥料学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2118-2128,共11页
【目的】培育容器大苗是果树高效建园、缩短缓苗期及快速投产进入丰产期的重要途径。开展木霉生物有机肥促进容器大苗生长效应与机制研究,探讨土壤微生物群落组成与根系和地上部生长指标间的关系,为容器大苗的培育提供理论依据与技术支... 【目的】培育容器大苗是果树高效建园、缩短缓苗期及快速投产进入丰产期的重要途径。开展木霉生物有机肥促进容器大苗生长效应与机制研究,探讨土壤微生物群落组成与根系和地上部生长指标间的关系,为容器大苗的培育提供理论依据与技术支撑。【方法】以两年生早熟砂梨新品种‘苏翠1号’(Pyrus pyrifolia‘Sucui 1’)为试材连续开展两年试验,设置3个处理:80%原土+20%普通商品有机肥(OF,按重量计算,下同);80%原土+15%普通商品有机肥+5%木霉生物有机肥(5%BF);80%原土+5%普通商品有机肥+15%木霉生物有机肥(15%BF),测定梨根系、地上部生长指标,以及根际土壤微生物群落结构。【结果】与OF相比,5%BF和15%BF处理梨苗地径分别增加2.6%和8.8%,花芽数量增幅分别为40.0%和46.7%。与OF和5%BF处理相比,15%BF处理梨树总根尖数分别平均增加40.5%和37.7%,总根长分别平均增加47.3%和51.4%,且细根(直径<2 mm)占比最高。通过Zi-Pi分析(Zi>2.5且Pi<0.62)发现,微生物共现网络中核心微生物为放线菌门与子囊菌门;进一步利用随机森林模型预测关键物种,发现以放线菌门为主,包括链霉菌属(Streptomyces)与放线菌(Actinomarinicola)等具有生防作用的促生菌;线性回归分析结果表明,木霉属丰度与链霉菌属和放线菌两者之间均存在极显著正相关。【结论】施用高比例的木霉生物有机肥(15%BF)能够显著提高‘苏翠1号’梨容器大苗地径及根系发育,达到壮苗促花目的,是一条快速育成大规格苗木的有效途径。15%BF处理下除木霉自身促生作用外,还可能通过富集更多有益细菌如放线菌、链霉菌等微生物发挥协同促生效果。 展开更多
关键词 木霉 生物有机肥 梨 根际微生物 共现网络 随机森林分析
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基于三维足迹家族模型的资源环境可持续性评价
6
作者 任黎 朱佳晨 宋姝萍 《水电能源科学》 北大核心 2024年第7期35-39,共5页
为探讨资源环境可持续评价研究的重要性,通过建立以生态足迹、水足迹与碳足迹为基本成员的足迹家族模型,引入多个资源环境压力指标,并基于DPSIR框架,运用综合集成法分析确立资源环境可持续性评价指标体系,由随机森林法与层次分析法确定... 为探讨资源环境可持续评价研究的重要性,通过建立以生态足迹、水足迹与碳足迹为基本成员的足迹家族模型,引入多个资源环境压力指标,并基于DPSIR框架,运用综合集成法分析确立资源环境可持续性评价指标体系,由随机森林法与层次分析法确定各项指标的组合权重,运用模糊综合评价法分析区域资源环境压力状况与可持续性状况,进而开展了基于三维足迹家族模型的南京市资源环境可持续评价研究。结果表明,2012~2021年南京市水土资源均有占用存量资本,但占用情况整体呈下降趋势,碳足迹处于低压力范围,资源环境可持续性逐年向好;2012~2019年南京市资源环境可持续状况为弱可持续,2020~2021年为强可持续。 展开更多
关键词 三维足迹家族模型 资源环境可持续性评价 DPSIR框架 随机森林-层次分析法组合权重 南京市
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基于Sentinel-2影像和机器学习算法的冬小麦秸秆覆盖度遥感估算 被引量：2
7
作者 朱奇磊 梁栋 +5 位作者 徐新刚 安晓飞 陈立平 杨贵军 黄林生 许思喆 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期524-535,共12页
为探究大范围小麦秸秆覆盖度(CRC)估测方法,以冬小麦秸秆为研究对象,基于Sentinel-2遥感卫星影像光谱指数、波段和纹理特征及其不同特征组合,利用灰色关联-随机森林(GRA-RF)敏感特征提取方法,结合高斯过程(GPR)、套索(LASSO)、岭回归(RR... 为探究大范围小麦秸秆覆盖度(CRC)估测方法,以冬小麦秸秆为研究对象,基于Sentinel-2遥感卫星影像光谱指数、波段和纹理特征及其不同特征组合,利用灰色关联-随机森林(GRA-RF)敏感特征提取方法,结合高斯过程(GPR)、套索(LASSO)、岭回归(RR)和偏最小二乘(PLSR)等多种机器学习算法,开展小麦CRC估算的最优模型研究。结果表明,基于GRA-RF特征优选后的机器学习模型显著改善了小麦CRC的估算精度,LASSO算法总体对小麦CRC的估测效果最佳,并且针对不同的光谱特征组合表现出差异化的结果。其中,以光谱指数、波段和纹理信息构成的组合特征集构建的CRC遥感估算模型精度最优(r^(2)=0.65,RMSE=9.25%),以波段与纹理两者组合特征估算的CRC精度次之(r^(2)=0.63,RMSE=9.31%),仅利用单一的光谱指数、波段或者纹理特征估算冬小麦CRC的精度均劣于组合特征的结果。这说明应用GRA-RF组合筛选方法能够有效优选秸秆覆盖度的光谱特征;相比于单一特征,光谱指数、波段、纹理信息等构成的组合特征更能有效地监测小麦秸秆覆盖度。 展开更多
关键词 秸秆覆盖度 灰色关联分析-随机森林 机器学习算法 特征变量筛选
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不同复合经营模式下杨树人工林蓄积量和林地总收益评价
8
作者 刘俊龙 吴中能 +5 位作者 苗婷婷 丁昌俊 苏晓华 唐雪海 闫彩霞 欧强新 《安徽林业科技》 2025年第5期3-8,39,共7页
本研究采用随机森林分析法(RF)对不同复合经营模式下的综合效益进行分析评价,选取杨树胸径(DBH)、林龄(Age)、林农复合经营模式(Mode)等指标,通过不同数学模型的模拟分析,构建了杨树不同复合经营模式收益评价方法,为提高沿江地区杨树大... 本研究采用随机森林分析法(RF)对不同复合经营模式下的综合效益进行分析评价,选取杨树胸径(DBH)、林龄(Age)、林农复合经营模式(Mode)等指标,通过不同数学模型的模拟分析,构建了杨树不同复合经营模式收益评价方法,为提高沿江地区杨树大径材培育综合效益提供参考。结果表明:杨树生长、材积和经济效益最优模式是杨树-小麦-大豆复合模式;基于RF算法,参数ntrees=1000,mtry=3时的杨树蓄积量模型为最优模型。采取RF算法对杨树蓄积量影响因素分析结果显示,胸径是对杨树蓄积量影响最大的因素,相对贡献率达77.40%;其次是林龄,相对贡献率为22.11%;林农复合经营模式对杨树蓄积量的影响最小,相对贡献率仅0.47%。本研究将胸径、林龄和林农复合经营模式作为随机森林模型自变量,具有较强的信息互补性与算法适配性,为算法提供充足的“非线性建模素材”,避免线性模型的拟合偏差,能从生长本质与数据特征双维度提升模型性能。 展开更多
关键词 杨树人工林 蓄积量 林农复合经营 随机森林分析法 预测模型
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