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基于回归树和随机森林的通航飞机燃油消耗预测
1
作者 陈明强 郑文浩 +2 位作者 孙雁君 林浩冬 段中航 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期3026-3034,共9页
现有研究中影响燃油消耗的特征值选择通常没有明确标准,研究成果难以与实际飞行相结合。基于塞斯纳172的飞行训练数据对通航教练机空中阶段的燃油消耗做出预测。首先,基于作者的飞行经验以及相关性分析,从飞行员操作角度选择影响燃油流... 现有研究中影响燃油消耗的特征值选择通常没有明确标准,研究成果难以与实际飞行相结合。基于塞斯纳172的飞行训练数据对通航教练机空中阶段的燃油消耗做出预测。首先,基于作者的飞行经验以及相关性分析,从飞行员操作角度选择影响燃油流量的特征值。其次,使用回归树模型拟合不同飞行状态下的燃油流量,并将飞机实际飞行状态与燃油流量预测值相对应,便于后期从飞行技术层面研究具体的节油策略。最后,使用经过超参数寻优的随机森林模型对燃油流量做出预测。实验结果表明,本文所使用的模型精度优于现有研究成果,平均绝对误差为0.286 gallon/h,均方根误差为0.496 gallon/h,残差平方和为0.968 4,平均绝对百分比误差为4.00%。 展开更多
关键词 回归树 随机森林 机器学习 燃油流量预测 塞斯纳172 数据记录系统
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基于非线性回归与随机森林模型的电液比例泵容积效率计算方法
2
作者 习毅 姚朝阳 +4 位作者 邹俊辉 刘宇超 郑洪涛 戴巨川 令狐钊 《流体机械》 北大核心 2025年第6期74-81,共8页
为解决不同工况下电液比例泵容积效率理论公式计算结果和试验结果误差较大问题,开展基于机器学习电液比例泵容积效率模型研究。首先,构建了非线性回归模型,并对回归模型进行了显著性检验;然后,基于随机森林模型构建了电液比例泵容积效... 为解决不同工况下电液比例泵容积效率理论公式计算结果和试验结果误差较大问题,开展基于机器学习电液比例泵容积效率模型研究。首先,构建了非线性回归模型,并对回归模型进行了显著性检验;然后,基于随机森林模型构建了电液比例泵容积效率的预测模型,并利用试验数据对预测模型进行了训练和验证;最后,对上述2种模型的预测精度进行了分析和评价。结果表明:在不同工况下,相较于电液比例泵容积效率理论计算公式,根据非线性回归模型和随机森林预测模型得到的电液比例泵容积效率的计算精度均有显著提高,2种方法获得的容积效率平均相对误差分别从6.68%提高到1.25%和1.24%。研究结果对高精度泵容积效率预测模型的深入研究具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 容积效率 电液比例泵 回归分析 随机森林
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基于随机森林回归的电离层幅度闪烁指数预测 被引量：2
3
作者 钟伦珑 刘明远 +1 位作者 胡铁乔 刘永玉 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2350-2356,共7页
为满足低成本、高精度的电离层闪烁监测需求,提出一种基于随机森林回归的闪烁指数预测模型。在卫星导航接收机输出信息基础上,计算电离层结构状态参数,形成输入参数,并进行参数筛选构建训练数据集,结合专用型电离层闪烁监测接收机观测... 为满足低成本、高精度的电离层闪烁监测需求,提出一种基于随机森林回归的闪烁指数预测模型。在卫星导航接收机输出信息基础上,计算电离层结构状态参数,形成输入参数,并进行参数筛选构建训练数据集,结合专用型电离层闪烁监测接收机观测到的闪烁指数,训练生成基于随机森林回归的幅度闪烁指数预测模型。实验结果表明,与传统电离层幅度闪烁指数计算方法相比,随机森林回归模型预测得到的闪烁指数相关性更强、精度更高。 展开更多
关键词 幅度闪烁指数 随机森林回归 电离层结构状态 载噪比 电离层闪烁监测 全球导航卫星系统 预测模型
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基于改进随机森林回归模型的木材染色配方预测研究
4
作者 管雪梅 何中生 杨渠三 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期231-237,共7页
为提高木材染色计算机智能配色的准确性和实用性,选择(樟子松)单板为染色材,以随机森林回归模型为基础,先用随机搜索算法(RS)寻找模型最优参数,再引入主成分分析法(PCA)进行特征提取,并以配方的均方误差作为评价指标。与固定参数的随机... 为提高木材染色计算机智能配色的准确性和实用性,选择(樟子松)单板为染色材,以随机森林回归模型为基础,先用随机搜索算法(RS)寻找模型最优参数,再引入主成分分析法(PCA)进行特征提取,并以配方的均方误差作为评价指标。与固定参数的随机森林回归模型(RFR)模型及其他模型相比,优化后的模型(PCA-RS-RFR)配方均方误差为0.00491,相较于固定参数RFR(0.00695)、RS-RFR(0.00618)等具有明显优势,运行效率也较出色。 展开更多
关键词 木材染色配方 随机搜索算法 随机森林回归模型 反射率曲线
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中国城市家庭多维相对贫困特征及返贫风险实证研究——基于随机森林和Logistic回归模型分析
5
作者 平卫英 游龙 《企业经济》 北大核心 2024年第12期91-100,共10页
脱贫攻坚任务完成后,城市相对贫困成为减贫的主要挑战。本研究基于随机森林和Logistic回归模型,依据2020年中国家庭追踪调查数据,构建城市家庭多维相对贫困指标体系,探究中国城市家庭多维相对贫困特征及返贫风险。随机森林模型分析显示... 脱贫攻坚任务完成后,城市相对贫困成为减贫的主要挑战。本研究基于随机森林和Logistic回归模型,依据2020年中国家庭追踪调查数据,构建城市家庭多维相对贫困指标体系,探究中国城市家庭多维相对贫困特征及返贫风险。随机森林模型分析显示,中国城市家庭多维相对贫困系数存在显著差异,其中家庭收入和家庭资产维度对中国城市家庭多维相对贫困影响较大,而生活水平维度的影响相对较小。Logistic回归结果显示,处于低返贫风险的家庭占比最多,中度风险家庭最少,高风险家庭居中。基于以上分析,本文提出以下建议:加强贫困监测,制定合理发展规划;推动就业创业,增强脱贫内生动力;强化企业支持,构建贫困家庭互助网络;激发扶贫活力,推动可持续发展。 展开更多
关键词 多维相对贫困 返贫风险 中国城市家庭 随机森林 LOGISTIC回归
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基于主成分分析和随机森林回归的冬小麦冠层叶绿素含量估算 被引量：10
6
作者 王琪 常庆瑞 +5 位作者 李铠 陈晓凯 缪慧玲 史博太 曾学亮 李振发 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期532-542,共11页
为提高冬小麦冠层光谱对叶绿素含量的估算精度,以陕西省乾县冬小麦为研究对象,利用SVC-1024i光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪实测了冬小麦冠层反射率和叶绿素含量,分析了一阶导数光谱、10种特征参数和9种植被指数与叶绿素含量的相关性,并利... 为提高冬小麦冠层光谱对叶绿素含量的估算精度,以陕西省乾县冬小麦为研究对象,利用SVC-1024i光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪实测了冬小麦冠层反射率和叶绿素含量,分析了一阶导数光谱、10种特征参数和9种植被指数与叶绿素含量的相关性,并利用主成分分析(PCA)对叶绿素敏感的可见光波段(390~780 nm)一阶导数光谱进行降维,将特征值大于1的主分量结合特征参数和植被指数形成不同的输入变量,用偏最小二乘回归和随机森林回归构建冬小麦冠层叶绿素估算模型,并利用独立样本对模型进行验证。结果表明,小麦冠层叶绿素含量与一阶导数光谱在751 nm处的相关性最高(r=0.71),特征参数中红边蓝边归一化(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与叶绿素含量的相关性最高(r=0.66),植被指数(VI)中修正归一化差异指数(mND705)相关性最高(r=0.74)。在输入变量相同的情况下,基于随机森林(RF)回归的预测模型均优于偏最小二乘回归(PLSR)模型,其中PCA-VI-RF模型的各精度指标均达到最优(r^(2)=0.94,RMSE=1.05,RPD=3.70),是冬小麦冠层叶绿素含量估算的最优模型。 展开更多
关键词 冬小麦 冠层叶绿素 主成分分析 偏最小二乘法 随机森林回归
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基于函数型期望分位数回归森林模型的AQI预测
7
作者 陈慧琪 凌能祥 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期823-827,共5页
文章将函数型数据分析和期望分位数回归森林(expectile regression forest,ERF)模型相结合,分析了合肥市2015-2022年空气质量,并利用函数型ERF模型对空气质量指数(air quality index,AQI)进行预测。研究结果表明,大部分真实值均落在预... 文章将函数型数据分析和期望分位数回归森林(expectile regression forest,ERF)模型相结合,分析了合肥市2015-2022年空气质量,并利用函数型ERF模型对空气质量指数(air quality index,AQI)进行预测。研究结果表明,大部分真实值均落在预测区间中,期望分位数回归森林模型表现出较好的预测结果,体现出函数型数据与随机森林模型相结合的优势。 展开更多
关键词 函数型数据 期望分位数回归 随机森林 非参数回归 空气质量指数(AQI)
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基于随机森林回归模型的集体经营性建设用地土地级别质量影响因素实证分析 被引量：1
8
作者 余文芊 周丙娟 《安徽农业科学》 CAS 2024年第11期47-53,59,共8页
利用南昌市本级集体建设用地定级与基准地价评估的项目,获取南昌市本级辖区258个行政村的调研数据,并运用随机森林回归模型分析农村集体经营性建设用地土地级别质量的影响因素及各类因素的重要性程度,同时验证模型的准确率。结果表明:... 利用南昌市本级集体建设用地定级与基准地价评估的项目,获取南昌市本级辖区258个行政村的调研数据,并运用随机森林回归模型分析农村集体经营性建设用地土地级别质量的影响因素及各类因素的重要性程度,同时验证模型的准确率。结果表明:模型的准确率和决定系数(R^(2))均大于80%,且五折交叉验证结果的准确率也大于80%。因子层重要性全域范围内是宏观区位影响度、繁华程度、产业集聚效应、交通条件和区域规划因子比基础设施条件和环境条件因子更大;其中,城区受产业集聚效应因子影响最大,而城郊受交通规划条件因子影响最大,且两者受繁华程度和交通条件因子影响也较大。因素层重要性全域范围内是宏观区位影响度最大,其次是繁华程度、交通条件、产业集聚效应和区域规划,而其余因素影响相对较小;其中,城区受产业集聚效应影响最大,而城郊受区域规划条件影响最大,其次繁华程度和交通条件也对土地级别质量有较大影响,而宏观区位影响度的影响相对减小。 展开更多
关键词 集体经营性建设用地 土地级别质量 影响因素 随机森林回归模型
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基于逐步多元线性回归和随机森林模型预测黄河流域极端气温事件 被引量：7
9
作者 陈俊清 李毅 +2 位作者 王斌 杨雪宁 刘峰贵 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期74-88,共15页
全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行... 全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行Pearson相关分析,筛选出各ETI的关键环流指数及最佳滞后时间;之后基于最佳滞后时间下的关键环流指数建立逐步多元线性回归(SMLR)和随机森林(RF)模型。对模型进行精度评价,探究环流指数在单站点及整个流域的重要性,并预测了2022年11月的6个ETI值。结果表明:黄河流域ETI中最高气温(TXx)、暖昼天数(TX90p)、酷热天数(TD30)和最低气温(TNn)呈波动上升趋势,而霜冻天数(FD0)和冷夜天数(TN10p)呈下降趋势;极端高温事件的强度和发生频率的空间分布特征与极端低温事件基本相反。以靖远站TXx为例,各关键环流指数对TXx具有不同程度的影响(0.10<r_(max)<0.89),r_(max)对应的最佳滞后时间主要为5、6、11、12个月。SMLR和RF模型对黄河流域各ETI的预测能力都较好,验证期的决定系数(R 2)范围分别为0.53~0.95和0.64~0.95;除对TXx的模拟效果稍弱外,其他5个ETI的RF模型模拟效果均优于SMLR模型。太平洋区极涡强度指数(PPVI)是影响黄河流域TXx、TNn、TX90p和FD0的最重要环流因子,北非—北大西洋—北美副高脊线位置指数(NANRP)对TN10p和TD30的影响最大。预测的2022年11月ETI的空间分布特征与多年平均情况基本相似。研究结果为黄河流域极端气温事件预报提供了参考。 展开更多
关键词 极端气温指数 环流指数 随机森林模型 逐步多元线性回归模型 黄河流域
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基于太赫兹光谱和随机森林算法的煤挥发分含量预测
10
作者 王利民 朱立江 刘金鸽 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第6期867-873,共7页
采用随机森林算法,以257种煤样的太赫兹时域光谱数据为基础,测定了每种煤样的挥发分,通过局部最大值检测(Local Max)和主成分分析(PCA)技术,实现了光谱数据的关键峰值提取和有效的数据降维处理。基于这些优化后的特征,进一步开发了三种... 采用随机森林算法,以257种煤样的太赫兹时域光谱数据为基础,测定了每种煤样的挥发分,通过局部最大值检测(Local Max)和主成分分析(PCA)技术,实现了光谱数据的关键峰值提取和有效的数据降维处理。基于这些优化后的特征,进一步开发了三种不同的随机森林(Random Forest)回归模型:仅基于Local Max特征的RF-LM模型、仅基于PCA特征的RF-PCA模型,以及结合了Local Max和PCA特征的RF-LM+PCA模型。在这些模型中,RF-LM+PCA模型在预测精度上表现最为突出,其决定系数(R²)高达0.989,均方根误差(RMSE)为1.493,平均绝对误差(MAE)为0.902。不仅建立了一种结合太赫兹光谱分析与机器学习技术在煤质分析中的新方法,而且为智能煤矿分析领域提供了一种创新且实用的分析策略,有望推动该领域的技术进步和应用发展。 展开更多
关键词 随机森林 局部最大值 主成分分析 太赫兹时域光谱 回归模型
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基于随机森林回归模型的小麦粉灰分含量快速测定
11
作者 刘艳群 肖付刚 陈彩虹 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第9期79-83,共5页
[目的]实现小麦粉灰分含量的快速精准测定。[方法]通过预处理小麦原料并深入分析磨粉时间和电导率等关键影响因素,将这些因素作为特征变量引入随机森林回归模型,构建小麦粉灰分含量测定模型。通过算术平均值计算得出最终测定结果,实现... [目的]实现小麦粉灰分含量的快速精准测定。[方法]通过预处理小麦原料并深入分析磨粉时间和电导率等关键影响因素,将这些因素作为特征变量引入随机森林回归模型,构建小麦粉灰分含量测定模型。通过算术平均值计算得出最终测定结果,实现小麦粉灰分含量的快速测定。[结果]该方法与实际结果基本一致,测定误差低于0.01 g/100 g,且重复性波动差距低于0.01 g/100 g,平均测定时间为24 min。[结论]试验方法具有较高的测量精度和重复性,显著提升了测定效率。 展开更多
关键词 快速测定 小麦粉 随机森林回归模型 灰分含量 影响因素
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基于随机森林和多层感知机集成算法的大气可降水量建模方法
12
作者 李锴 李黎 +2 位作者 余航 董州楠 何琦敏 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第5期518-525,共8页
基于2009-2019年中国地区56个探空站资料,分析大气可降水量(PWV)与天顶对流层延迟(ZTD)、水汽压(E_s)、大气压(P_s)、地面温度(T_s)、加权平均温度(T_m)之间的相关性;然后基于多元线性回归法(MLR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和MLP... 基于2009-2019年中国地区56个探空站资料,分析大气可降水量(PWV)与天顶对流层延迟(ZTD)、水汽压(E_s)、大气压(P_s)、地面温度(T_s)、加权平均温度(T_m)之间的相关性;然后基于多元线性回归法(MLR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和MLP-RF集成算法分别构建中国地区的PWV模型,并评估各类PWV模型精度。结果表明,PWV与T_s、P_s、E_s、T_m和ZTD之间的相关系数分别为0.78、-0.71、0.77、0.74和0.99;基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的全年PWV模型的平均RMSE分别为1.25 mm、0.44 mm、0.28 mm和0.21 mm,平均MAE分别为0.98 mm、0.31 mm、0.18 mm和0.14 mm;基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的分季度PWV模型的平均RMSE分别为0.60 mm、0.45 mm、0.29 mm和0.21 mm,平均绝对偏差分别为0.49 mm、0.33 mm、0.19 mm和0.14 mm;基于MLP-RF的全年PWV模型精度最高,可用于中国地区PWV的获取及研究。 展开更多
关键词 大气可降水量 随机森林 多层感知机 多元线性回归
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基于差分自回归—随机森林的动车组轮对旋修策略优化研究 被引量：1
13
作者 刘成 朱腾飞 +2 位作者 王紫光 沙智华 张生芳 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第5期132-139,共8页
基于动车组运行里程和轮对尺寸退化过程为非平稳时间序列的特点,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)与随机森林算法相结合,对关键尺寸退化趋势影响下的轮对旋修策略优化进行研究。利用ARIMA对运行里程数据进行差分处理,运用基尼系数划分... 基于动车组运行里程和轮对尺寸退化过程为非平稳时间序列的特点,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)与随机森林算法相结合,对关键尺寸退化趋势影响下的轮对旋修策略优化进行研究。利用ARIMA对运行里程数据进行差分处理,运用基尼系数划分特征构建随机森林决策树,将轮对历史检测数据划分为训练集和测试集进行训练,以预测均值确定轮对尺寸预测值。以轮对几何尺寸和动力学性能为约束条件,以最长使用寿命、最少旋修次数和平稳性指标为优化目标,构建轮对旋修策略优化模型,并对轮对旋修量和旋修后轮径值进行预测。结果表明,当轮径旋修量为2.5 mm,轮缘厚度在HAi=28.5 mm和HBi=30 mm时旋修策略最佳,轮对寿命可提高31.4%。研究成果可为动车组轮对旋修策略优化提供理论支持。 展开更多
关键词 动车组 轮对旋修 差分自回归移动平均模型 随机森林算法 策略优化
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基于随机森林回归算法的小麦叶片SPAD值遥感估算 被引量：102
14
作者 王丽爱 马昌 +3 位作者 周旭东 訾妍 朱新开 郭文善 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期259-265,共7页
使用机器学习中的随机森林(RF)回归算法构建小麦叶片SPAD值遥感反演模型。以2010—2013年江苏地区试验点稻茬小麦3个生育期(拔节、孕穗、开花)的叶片为材料,结合我国自主研发的环境减灾卫星HJ-1对研究区域进行同步监测,分析了各生育期叶... 使用机器学习中的随机森林(RF)回归算法构建小麦叶片SPAD值遥感反演模型。以2010—2013年江苏地区试验点稻茬小麦3个生育期(拔节、孕穗、开花)的叶片为材料,结合我国自主研发的环境减灾卫星HJ-1对研究区域进行同步监测,分析了各生育期叶片SPAD值与8种植被指数间的相关性;以0.01水平下显著相关的植被指数作为输入参数,使用RF回归算法构建了每个生育期的小麦SPAD反演算法模型,即RF-SPAD模型,以支持向量回归(SVR)和反向传播(BP)神经网络算法构建的SVR-SPAD模型和BP-SPAD模型作为比较模型,以R2和均方根误差(RMSE)为指标,分析了每个生育期3个模型的学习能力和回归预测能力,结果表明:RF-SPAD模型在3个生育期都表现出最强的学习能力,R2和RMSE在拔节期分别为0.89和1.54,孕穗期分别为0.85和1.49,开花期分别为0.80和1.71;RF-SPAD模型在3个生育期的回归预测能力都高于BP-SPAD模型,高于或接近于SVR-SPAD模型,R2和RMSE在拔节期分别为0.55和2.11,孕穗期分别为0.72和2.20,开花期分别为0.60和3.16。 展开更多
关键词 小麦叶片 SPAD 遥感反演 随机森林算法 支持向量回归 BP神经网络
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随机森林回归分析及在代谢调控关系研究中的应用 被引量：33
15
作者 李贞子 张涛 +1 位作者 武晓岩 李康 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2012年第2期158-160,163,共4页
目的探讨随机森林回归处理非线性、具有交互作用数据的性能,并将其应用于高维代谢组学数据的代谢网络变量筛选。方法通过模拟试验验证随机森林回归在具有交互作用和非线性情况下回归分析的效果,同时应用于卵巢良恶性肿瘤鉴别的代谢组学... 目的探讨随机森林回归处理非线性、具有交互作用数据的性能,并将其应用于高维代谢组学数据的代谢网络变量筛选。方法通过模拟试验验证随机森林回归在具有交互作用和非线性情况下回归分析的效果,同时应用于卵巢良恶性肿瘤鉴别的代谢组学数据分析。结果模拟实验结果显示:对于具有交互作用及其他非线性关系的模拟数据,随机森林回归模型的效果明显优于多元线性回归模型;卵巢癌代谢组学数据分析显示,使用随机森林回归分析能够获得更为理想的结果。结论随机森林回归作为一种非参数回归技术,在一定的样本含量下(如n>100),能够在高维数据中有效地分析具有交互作用和非线性关系的数据。 展开更多
关键词 随机森林 多元回归分析 代谢组学 代谢调控网络
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基于随机森林回归模型的思茅松人工林生物量遥感估测 被引量：35
16
作者 孙雪莲 舒清态 +1 位作者 欧光龙 胥辉 《林业资源管理》 北大核心 2015年第1期71-76,共6页
以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以研究区2005年TM影像及2006年森林资源二类调查小班空间属性数据库为信息源,在前期建立思茅松单木生物量模型基础上,在ENVI下提取9个植被指数作为备选自变量,建立研究区思茅松人工林随机森林回... 以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以研究区2005年TM影像及2006年森林资源二类调查小班空间属性数据库为信息源,在前期建立思茅松单木生物量模型基础上,在ENVI下提取9个植被指数作为备选自变量,建立研究区思茅松人工林随机森林回归遥感估测模型。结果表明:随机森林回归遥感估测模型的决定系数(R2)=0.97,均方根误差(RMSE)=4.97;模型的预估精度(P)=87.67%。利用已经训练好的随机森林估测模型,估测研究区思茅松人工林生物量为3 644 612.00t;单位面积生物量为59.90 t/hm2。研究结果可为其它典型森林类型生物量或碳储量估测提供案例分析。 展开更多
关键词 景谷县 生物量 随机森林回归 思茅松
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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
17
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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基于卡尔曼滤波和随机回归森林的实时头部姿态估计 被引量：10
18
作者 李成龙 钟凡 +1 位作者 马昕 秦学英 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2309-2316,共8页
头部姿态估计在许多高层次的人脸分析任务中起着至关重要的作用,然而准确鲁棒的头部姿态估计仍然是具有挑战性的.针对当前流行的Kinect,提出一种基于卡尔曼滤波和随机回归森林的准确头部姿态估计方法.首先使用卡尔曼滤波在深度图中预测... 头部姿态估计在许多高层次的人脸分析任务中起着至关重要的作用,然而准确鲁棒的头部姿态估计仍然是具有挑战性的.针对当前流行的Kinect,提出一种基于卡尔曼滤波和随机回归森林的准确头部姿态估计方法.首先使用卡尔曼滤波在深度图中预测头部的位置,并在预测区域内采样深度块;然后将采样深度块通过已训练的随机回归森林进行头部姿态估计,并将姿态估计值作为卡尔曼滤波的测量值;最后利用卡尔曼滤波结合预测值和测量值得到最终的头部姿态估计参数.实验结果表明,与现有的随机森林算法相比,该方法具有更快的速度、更好的鲁棒性和更高的准确率. 展开更多
关键词 头部姿态估计 卡尔曼滤波 随机回归森林
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基于非线性自回归神经网络和随机森林算法的核电汽轮机组出力优化 被引量：24
19
作者 李蔚 吴恺逾 +4 位作者 陈坚红 鲍旭东 蔡超 胡跃华 盛德仁 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期409-415,共7页
针对国内某核电站夏季工况出力不足的问题,提出一种基于非线性自回归神经网络和随机森林算法优化核电汽轮机组出力的方法。非线性自回归神经网络能实现季节性时间序列的准确预测;随机森林算法对异常值不敏感、具有较强的泛化能力,被广... 针对国内某核电站夏季工况出力不足的问题,提出一种基于非线性自回归神经网络和随机森林算法优化核电汽轮机组出力的方法。非线性自回归神经网络能实现季节性时间序列的准确预测;随机森林算法对异常值不敏感、具有较强的泛化能力,被广泛应用于分类和回归问题。文中应用非线性自回归神经网络建立海水温度时间序列预测模型,应用随机森林算法建立海水温度和电功率设定值对高压调节阀开度和热功率的影响关系的回归模型,将2个模型相结合,获得未来24h的电功率设定值优化曲线,机组运行人员可根据该优化曲线调整机组出力。通过该核电站的历史运行数据,验证了该方法的有效性,采用电功率设定值优化曲线设定机组出力,将在保证机组运行参数不超限的情况下,有效提升机组的夏季出力,提升机组经济性。 展开更多
关键词 核电汽轮机组 出力不足 非线性自回归 时间序列 随机森林
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基于随机森林回归的不同龄组思茅松人工林生物量遥感估测 被引量：8
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作者 孙雪莲 舒清态 +2 位作者 欧光龙 张博 胥辉 《广东农业科学》 CAS 2015年第15期148-153,F0003,共7页
以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以景谷县实测思茅松单木生物量数据建立其单木生物量模型,计算得出90个景谷县思茅松实测样地林分单位面积生物量,采用2005年景谷县TM遥感影像提取9个植被指数作为备选自变量,基于随机森林回归建... 以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以景谷县实测思茅松单木生物量数据建立其单木生物量模型,计算得出90个景谷县思茅松实测样地林分单位面积生物量,采用2005年景谷县TM遥感影像提取9个植被指数作为备选自变量,基于随机森林回归建立总体样本及各龄组样本思茅松单位面积生物量估测模型。以像元为单位,利用估测模型,并采用2005年森林资源二类调查小班数据估算景谷县思茅松人工林的生物量。结果表明:各模型的决定系数(R2)>0.89,均方根误差(RMSE)<7.00,预估精度(P)>87.00%;研究区思茅松人工林单位面积生物量为59.0889 t/hm2,其中幼龄林为38.5170 t/hm2,中龄林为53.6626 t/hm2,近熟林为94.8018 t/hm2。 展开更多
关键词 思茅松 生物量 随机森林回归
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