基于随机森林回归算法的高速铁路短期客流预测研究 被引量：37

1

作者 李丽辉 朱建生 +1 位作者 强丽霞 乔庆杰 《铁道运输与经济》 北大核心 2017年第9期12-16,共5页

客流短期预测是高速铁路客运运营的重要依据。在阐述高速铁路短期客流预测常用方法、分析短期客流影响因素及数据处理的基础上,基于随机森林回归算法构建短期客流预测模型,并结合OOB残差均方对客流影响因素的重要性进行评估。以京沪高... 客流短期预测是高速铁路客运运营的重要依据。在阐述高速铁路短期客流预测常用方法、分析短期客流影响因素及数据处理的基础上,基于随机森林回归算法构建短期客流预测模型,并结合OOB残差均方对客流影响因素的重要性进行评估。以京沪高速铁路为例,采用2015年7月至8月北京至上海的客流量数据进行验证。结果表明,每日客流的预测精度为0.92,出发日期和运行时间是影响短期客流的重要因素。 展开更多

关键词 高速铁路 客流预测 短期预测 随机森林回归算法 影响因素

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基于随机森林回归算法的用水总量影响因素解析——以广东省为例 被引量：7

2

作者 李宁 汪丽娜 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期78-84,共7页

通过构建包含人口、水资源、技术和经济4项因素和常住总人口、人口密度、水资源总量、降雨量、万元GDP用水量、万元工业增加值用水量、第一产业生产总值、第二产业生产总值和第三产业生产总值9个元素的层次评价体系,采用熵值法和随机森... 通过构建包含人口、水资源、技术和经济4项因素和常住总人口、人口密度、水资源总量、降雨量、万元GDP用水量、万元工业增加值用水量、第一产业生产总值、第二产业生产总值和第三产业生产总值9个元素的层次评价体系,采用熵值法和随机森林回归算法,以广东省21个地级市为例,分析广东省用水总量的影响因素.研究结果表明:(1)从元素层角度分析,常住总人口、第三产业生产总值和第一产业生产总值是广东省用水总量的主要影响元素,而降雨量对广东省各地级市用水总量的影响最小;(2)从因素层角度分析,4项因素对广东省用水总量的影响由大到小依次为:经济因素、人口因素、水资源因素和技术因素;(3)综合元素层和因素层的分析,在人口、水资源、技术、经济因素中,影响广东省用水总量最大的元素分别为常住总人口、水资源总量、万元工业增加值用水量和第三产业生产总值. 展开更多

关键词 熵值 随机森林回归算法 用水总量 影响因素

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基于随机森林回归算法的山洪灾害临界雨量预估模型 被引量：13

3

作者 赵龙 桑国庆 +2 位作者 武玮 刘昌军 王君诺 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期404-411,423,共9页

针对山洪灾害临界雨量影响因素众多、计算流程复杂的问题,以山东省临朐县山丘区237个沿河村落为研究对象,选取有实测资料、计算条件较好的沿河村落,采用水文水力学法,计算山洪灾害临界雨量作为原始数据集;选取降雨特征、流域特征、沿河... 针对山洪灾害临界雨量影响因素众多、计算流程复杂的问题,以山东省临朐县山丘区237个沿河村落为研究对象,选取有实测资料、计算条件较好的沿河村落,采用水文水力学法,计算山洪灾害临界雨量作为原始数据集;选取降雨特征、流域特征、沿河村落特征、河道特征等参数,基于随机森林回归算法,构建山洪灾害临界雨量预估模型,利用网格搜索法及K折交叉验证法调整预估模型参数;确定无实测资料的沿河村落山洪灾害临界雨量指标,并验证预估模型精度,分析特征参数重要度。结果表明:所构建的预估模型具有较高的准确性与泛化性,训练集与测试集的决定系数均大于0.9,预估效果较好;流域面积、流域最长汇流路径比降、降雨均值、流域平均坡度等特征参数的重要度相对较高。 展开更多

关键词 山洪 临界雨量预估模型 随机森林回归算法 临朐县

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基于随机森林回归算法的水生态文明综合评价 被引量：65

4

作者 崔东文 金波 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2014年第5期56-60,79,共6页

参考国内已有研究成果,利用层次分析法从水生态系统和经济社会系统中遴选出24个指标,构建3个层次的水生态文明评价指标体系和5个等级的分级标准;采用随机生成和随机选取的方法在水生态文明评价等级标准阈值间构造训练样本和检验样本,建... 参考国内已有研究成果,利用层次分析法从水生态系统和经济社会系统中遴选出24个指标,构建3个层次的水生态文明评价指标体系和5个等级的分级标准;采用随机生成和随机选取的方法在水生态文明评价等级标准阈值间构造训练样本和检验样本,建立基于随机森林回归算法的水生态文明评价模型,并构建径向基神经网络模型作为对比模型,利用平均相对误差绝对值等3个指标对模型性能进行评价。以文山州为实例进行水生态文明综合评价分析,结果表明:基于随机森林回归算法的水生态文明评价模型3个评价指标均优于径向基神经网络模型,具有评价精度高、泛化能力强、收敛速度快、稳健性能好以及调节参数少等优点;文山州2015年、2020年和2030年水生态文明评价结果分别为"基本和谐"、"和谐"和"理想状态"。 展开更多

关键词 水生态文明 随机森林回归算法 径向基神经网络 层次分析法 评价模型 文山州

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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

5

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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基于改进PCA-RFR算法的汽油辛烷值损失预测模型的构建与分析 被引量：13

6

作者 蒋伟 佟国香 《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期220-226,共7页

基于某石化企业霍尼韦尔(PHD)实时数据库及实验室信息管理系统(LIMS)数据库,提出结合数据挖掘技术建立化工过程模型,解决在催化裂化汽油精制处理中S Zorb吸附脱硫过程的产品质量难以精准控制和过程优化响应不及时的问题。通过改进主成... 基于某石化企业霍尼韦尔(PHD)实时数据库及实验室信息管理系统(LIMS)数据库,提出结合数据挖掘技术建立化工过程模型,解决在催化裂化汽油精制处理中S Zorb吸附脱硫过程的产品质量难以精准控制和过程优化响应不及时的问题。通过改进主成分分析(PCA)算法筛选出与汽油辛烷值损失相关性较高的操作变量,在此基础上,使用随机森林回归算法(RFR)构建汽油辛烷值损失预测模型,用于预测辛烷值损失。实验数据表明,预测结果的准确率为99.13%,相关系数(R2)为0.983,均方根误差为3.2169×10^(-4),该模型与真实辛烷值损失的拟合效果非常接近,有助于在实际生产中优化操作条件、减少汽油辛烷值的损失、提高生产的经济效益。 展开更多

关键词 随机森林回归算法 降维 研究法辛烷值(RON) 汽油 催化裂化

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联合光学和合成孔径雷达数据的太平湖森林地上生物量反演研究 被引量：12

7

作者 周蔚 吕延杰 林起楠 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期193-200,共8页

光学和合成孔径雷达(SAR)多源传感器数据融合对提高森林地上生物量(AGB)提取精度具有重要意义。以太平湖森林为研究对象,以Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2光学数据为数据源,利用随机森林回归算法系统性地评估光学和SAR数据对AGB反演的... 光学和合成孔径雷达(SAR)多源传感器数据融合对提高森林地上生物量(AGB)提取精度具有重要意义。以太平湖森林为研究对象,以Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2光学数据为数据源,利用随机森林回归算法系统性地评估光学和SAR数据对AGB反演的互补优势和策略选择。采用Sentinel-2光学数据的AGB反演精度(R^(2)=0.63,RMSE=37.05 mg/hm^(2),sMAPE=0.56)优于采用Sentinel-1 SAR数据的AGB反演精度(R^(2)=0.37,RMSE=52.25 mg/hm^(2),sMAPE=0.65),联合两者数据的AGB估算精度最高(R^(2)=0.69,RMSE=34.17 mg/hm^(2),sMAPE=0.55);基于不同策略构建的AGB估计模型当中,植被指数(RVI、NDVI和红边相关的NDVIre)和纹理变量(NDVIre_Mea)的重要性高于光谱波段和后向散射系数。联合Sentinel-1和Sentinel-2数据的光谱波段、植被指数、纹理信息和后向散射系数,能够有效的缓和遥感信息饱和性问题和提高AGB反演精度。 展开更多

关键词 Sentinel-1 Sentinel-2 随机森林回归算法 地上生物量 植被指数

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三维超声风速计阴影补偿方法研究

8

作者 葛玮 汤浩 +3 位作者 仝德之 李志伟 付丽疆 郭亚 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期42-45,共4页

三维风速计在众多领域有重要的价值,但三维超声风速计自身结构影响待测量风场,导致阴影效应的产生,从而引起测量误差。现有的阴影补偿方法研究多从阵列结构上优化或局限于二维风速风向,在应用到三维测风中效果较差。针对该问题,本文利... 三维风速计在众多领域有重要的价值,但三维超声风速计自身结构影响待测量风场,导致阴影效应的产生,从而引起测量误差。现有的阴影补偿方法研究多从阵列结构上优化或局限于二维风速风向,在应用到三维测风中效果较差。针对该问题,本文利用随机森林回归算法建立三维超声风速计阴影补偿方法,通过有限元仿真获取受阴影效应影响后的风速风向数据,以该数据为样本,对模型进行训练和测试。结果表明:本文提出的阴影补偿方法将风速值与理论值的相对误差降低到±1%以内,垂直风向角的平均相对误差从-4.1%降低至0.08%,水平风向角的平均相对误差从1.9%降低至-0.8%,验证了本文提出的补偿方法在解决阴影效应问题方面的可行性。 展开更多

关键词 三维风速计 阴影补偿方法 随机森林回归算法 有限元分析

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基于Sentinel-2数据的林分平均树高和平均胸径估测研究

9

作者 邹泽林 胡觉 +3 位作者 王金池 李锐 程霞 黄鑫 《中南林业调查规划》 2024年第4期39-45,80,共8页

基于Sentinel-2遥感数据,结合多种特征重要性评估方法与机器学习模型,实现了对杉木平均胸径和平均树高参数的定量估计。研究结果表明,基于随机森林回归算法及RF特征重要性评价指标的模型,在平均树高和平均胸径的估计中表现优异,显示出... 基于Sentinel-2遥感数据,结合多种特征重要性评估方法与机器学习模型,实现了对杉木平均胸径和平均树高参数的定量估计。研究结果表明,基于随机森林回归算法及RF特征重要性评价指标的模型,在平均树高和平均胸径的估计中表现优异,显示出较高预测精度和稳定性,两者的确定系数(R^(2))和相对均方根误差(RRMSE)分别为0.42、18.05%和0.59、18.20%。值得注意的是,不同特征重要性评价指标的应用,在特征筛选阶段引发了特征集构成的多样性,进而对模型性能产生了较为显著的影响,凸显了特征选择策略的重要性。本研究不仅提供了一种高效的森林资源调查监测方法,还为后续相关研究提供了宝贵的参考。 展开更多

关键词 Sentinel-2 平均胸径 平均树高 随机森林回归算法 特征重要性评价指标

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基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算 被引量：59

10

作者 李粉玲 王力 +1 位作者 刘京 常庆瑞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期273-281,共9页

以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返... 以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返青期的GF-1卫星数据对研究区的冬小麦叶片SPAD值进行了估算和验证。结果表明:返青期、孕穗期和全生育期SPAD值均与TGI指数相关性最高,相关系数分别为-0.742、-0.740和-0.483。拔节期和灌浆期SPAD值分别与SIPI指数和GNDVI指数相关性最高,相关系数分别为0.788和0.745。GNDVI、GRVI和TGI植被指数在各个生育期都和冬小麦叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关。基于此3类植被指数构建的冬小麦叶片SPAD值回归模型精度较高,其中基于随机森林回归算法的估算模型效果最优,各类模型均在冬小麦拔节期的预测效果最佳。GF-1号卫星数据结合SPAD-RFR模型对研究区冬小麦叶片SPAD的估算结果最为理想,可用于大面积空间尺度的冬小麦叶片SPAD值遥感监测。 展开更多

关键词 冬小麦 GF-1号 SPAD值 遥感估算 随机森林回归算法

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ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用 被引量：16

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作者 赵华生 黄小燕 黄颖 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期344-353,共10页

基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性... 基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月-2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1-9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。 展开更多

关键词 最大相关最小冗余度算法 随机森林回归算法 释用

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一种改进的粒子群优化超快速BDS卫星钟差预报方法 被引量：6

12

作者 赵金霞 《导航定位学报》 CSCD 2023年第6期156-163,共8页

针对现有全球卫星导航系统(GNSS)卫星钟差预测模型预报精度不高的问题,提出一种预测北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差数据的方法:构建一种将集合经验模态分解(EEMD)模型和改进的粒子群优化结合的随机森林预测算法,并采用全球定位系统(GPS... 针对现有全球卫星导航系统(GNSS)卫星钟差预测模型预报精度不高的问题,提出一种预测北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差数据的方法:构建一种将集合经验模态分解(EEMD)模型和改进的粒子群优化结合的随机森林预测算法,并采用全球定位系统(GPS)钟差数据来验证算法的正确性;然后利用改进的粒子群优化的随机森林模型对集合经验模态分解后的各分量进行预测,并将各分量预测的结果叠加为最终预测结果。实验结果表明,GPS钟差预测数据与超快速的GPS钟差数据产品(国际GNSS服务组织(IGS)超快速产品(IGU-P))比较,精度提升幅度在3.7%~14.5%之间;BDS钟差预测数据与超快速的BDS钟差数据(国际GNSS监测与评估系统(iGMAS)超快速产品(ISU-P))比较,精度提升幅度在12.7%~21.5%之间。证明了该组合预测模型在钟差预测方面的可行性。 展开更多

关键词 集合经验模态分解(EEMD) 改进的粒子群优化算法 随机森林回归算法 北斗卫星导航系统(BDS) 超快速钟差

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QGA-RFR模型在导水裂隙带高度预测中的应用 被引量：10

13

作者 邵良杉 周玉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期19-24,共6页

为准确预测矿井顶板导水裂隙带高度,用随机森林回归算法（RFR）筛选出开采工作面导水裂隙带高度主要影响因素;借助量子遗传算法（QGA）优化RFR中分裂属性特征值和决策树棵数2个关键参数,建立基于QGA-RFR的导水裂隙带高度预测模型;将实测... 为准确预测矿井顶板导水裂隙带高度,用随机森林回归算法（RFR）筛选出开采工作面导水裂隙带高度主要影响因素;借助量子遗传算法（QGA）优化RFR中分裂属性特征值和决策树棵数2个关键参数,建立基于QGA-RFR的导水裂隙带高度预测模型;将实测的124组导水裂隙带相关数据代入模型进行训练和预测,并将预测结果与GA-RFR、RFR、BP和支持向量机（SVM）等模型预测结果对比。结果表明：QGA-RFR模型的最优参数组合为（5,350）,该参数下模型预测误差值仅为0.113 8;与GA-RFR、RFR、BP和SVM等模型相比,QGA-RFR模型具有更小的平均绝对百分比误差值（0.037 63）、均方根误差值（2.129）和最大相对误差值（0.055 06）,验证了QGA-RFR模型的拟合效果更优。 展开更多

关键词 导水裂隙带高度 随机森林回归算法(RFR) 量子遗传算法(QGA) QGA-RFR模型 支持向量机(SVM) 开采工作面

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动车组电压传感器故障预警方法研究 被引量：2

14

作者 燕春光 刘鹏飞 +3 位作者 张欣亮 晏相芝 董宏涛 雒沛丰 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第S02期54-57,共4页

电压传感器具有将牵引变流器、辅助变流器等机车关键部件电压按一定规律变换成可传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求的电信号的作用。以动车组远程监控数据为基础,利用大数据技术和随机森林回归算法建立电压传感器故障预警模型,... 电压传感器具有将牵引变流器、辅助变流器等机车关键部件电压按一定规律变换成可传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求的电信号的作用。以动车组远程监控数据为基础,利用大数据技术和随机森林回归算法建立电压传感器故障预警模型,通过比较电压预测值与实际值的大小,提前发现传感器故障,减小传感器故障对动车组正常运行的影响。 展开更多

关键词 电压传感器 牵引变流器 辅助变流器 随机森林回归算法

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基于货运票据电子化的货物全程追踪与预计到达关键技术 被引量：4

15

作者 孔垂云 《中国铁路》 2021年第11期14-18,共5页

铁路货运票据电子化,依托票据服务和现车服务,实现铁路货物全程追踪,可有效解决外部客户在货物运输途中的焦虑感,满足内部生产对货物精准定位的需求。基于铁路货运票据数据、作业数据、历史发到运统1数据,通过数据抽取、清洗,采用随机... 铁路货运票据电子化,依托票据服务和现车服务,实现铁路货物全程追踪,可有效解决外部客户在货物运输途中的焦虑感,满足内部生产对货物精准定位的需求。基于铁路货运票据数据、作业数据、历史发到运统1数据,通过数据抽取、清洗,采用随机森林回归算法进行建模分析,实现相对精准的预计到达时间预测,对后续车站接车、组织卸车起到一定指导作用。 展开更多

关键词 货运票据电子化 全程追踪 预计到达 机器学习 随机森林回归算法

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