基于递归特征消除−随机森林模型的江浙沪农田土壤肥力属性制图 被引量：8

1

作者 李安琪 杨琳 +4 位作者 蔡言颜 张磊 黄海莉 吴琪 王雯琪 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期168-178,共11页

以江苏省、浙江省、上海市农田为研究区,选用气候、地形、植被、土壤属性等自然环境协变量,及农业机械总动力、每公顷农用化肥施用量、农业总产值、农村用电量等农业活动变量,利用递归特征消除方法(RFE)对环境协变量进行筛选,基于筛选... 以江苏省、浙江省、上海市农田为研究区,选用气候、地形、植被、土壤属性等自然环境协变量,及农业机械总动力、每公顷农用化肥施用量、农业总产值、农村用电量等农业活动变量,利用递归特征消除方法(RFE)对环境协变量进行筛选,基于筛选后的最优变量组合建立随机森林(RF)模型,进行表层土壤pH、有机碳、全氮、全磷、全钾、铵态氮、硝态氮、有效磷、速效钾、交换性钙、交换性镁11种主要土壤肥力属性的空间分布预测,并采用100次重复的十折交叉验证法进行验证。结果表明:①11个模型筛选出的环境协变量类型主要集中在气候、地形与植被变量,表征人类农业活动的变量在有机碳、全磷、全钾、铵态氮和有效磷预测中体现重要作用。②11个模型的决定系数(R^(2))在0.27~0.53,pH、速效钾、交换性镁和交换性钙的预测模型决定系数(R^(2))均在0.45以上。本研究表明人类活动变量对于土壤肥力预测具有重要意义,而递归特征消除−随机森林模型(RFE-RF)可以用于农田主要土壤肥力属性制图,为农业生产提供准确的土壤肥力属性空间分布信息。 展开更多

关键词 递归特征消除 随机森林 土壤肥力属性 农田土壤 数字土壤制图 江浙沪

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基于随机森林-特征递归消除模型的可解释性缓丘岭谷地貌滑坡易发性评价 被引量：18

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作者 孙德亮 陈丹璐 +3 位作者 密长林 陈星宇 密士文 李晓琴 《地质力学学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期202-219,共18页

研究旨在基于随机森林-特征递归消除模型,通过SHAP算法(SHapley Additive exPlanation,SHAP)与部分依赖图(Partial Dependence Plot,PDP)对缓丘岭谷地貌区域进行滑坡易发性评价与内部机制解释,以期为地质灾害防治研究提供参考。利用优... 研究旨在基于随机森林-特征递归消除模型,通过SHAP算法(SHapley Additive exPlanation,SHAP)与部分依赖图(Partial Dependence Plot,PDP)对缓丘岭谷地貌区域进行滑坡易发性评价与内部机制解释,以期为地质灾害防治研究提供参考。利用优化随机森林算法对典型缓丘岭谷地区滑坡易发性进行研究,建立缓丘岭谷滑坡易发性评价模型;利用特征递归消除算法剔除噪声因子,选取地形地貌、地质构造、环境条件、人类活动5个类型16个因子构建重庆合川区滑坡致灾因子数据库;结合合川区754个历史滑坡点,利用随机森林算法对因子重要性进行排序,并根据专家经验法对研究区的滑坡易发性进行划分,将研究区的滑坡易发性分为极低、低、中、高、极高5个等级;应用部分依赖图对合川区滑坡发生影响大的因子进行解释和SHAP算法对个体滑坡进行局部解释。结果表明:与原模型相比,随机森林-特征递归消除模型测试集AUC值提高了0.019,证明了特征递归消除算法的有效性;训练集以及测试集的AUC值分别为0.769、0.755,具有较高的预测精度;缓丘缓坡地区在起伏较大地区滑坡密度较大,历史滑坡多集中于高易发地区;滑坡的空间分布具有不均匀性与复杂性,各致灾因子对滑坡发生的影响有着明显的区域特征与空间异质性,在缓坡丘陵地区多年平均降雨、高程、岩性3个因子对滑坡发生的影响最大;由SHAP算法对合川白塔坪上山公路滑坡事件进行解释,岩性与高程对滑坡起抑制作用,起伏度、坡度、归一化植被指数(NDVI)与POI核密度促进滑坡发生。综上所述,基于随机森林-特征递归消除模型在缓丘岭谷区滑坡易发性评价中具有较高的准确性,通过部分依赖图与SHAP算法对全局滑坡与个体滑坡发生的内在机理进行解释分析,有利于构建与完善不同地貌环境下滑坡易发性评价因子体系并探究滑坡内部决策机理,可为区域滑坡易发性评估与地质灾害防治提供参考。 展开更多

关键词 滑坡易发性区划 随机森林算法 缓丘岭谷区 特征递归消除算法 部分依赖图 SHAP算法

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基于递归特征消除方法的随机森林算法 被引量：54

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作者 吴辰文 梁靖涵 +1 位作者 王伟 李长生 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第21期60-63,共4页

基于随机森林算法中的相关预测因子进行变量选择,在高维回归或分类框架中,变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的... 基于随机森林算法中的相关预测因子进行变量选择,在高维回归或分类框架中,变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响。相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择。通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助。 展开更多

关键词 随机森林 递归 特征消除 变量选择 机器学习

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基于递归特征消除和随机森林融合算法的大豆前体MicroRNA预测模型研究 被引量：6

4

作者 安宇 陈桂芬 李静 《大豆科学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期401-405,共5页

随着大豆RNA基因的生物调控作用研究的不断深入,利用数据挖掘技术对大豆前体MicroRNA(pre-microRNA)进行有效的预测已成为该领域的重要发展方向。针对常规的随机森林算法在pre-microRNA预测模型中存在识别精度较低的问题,研究提出并构... 随着大豆RNA基因的生物调控作用研究的不断深入,利用数据挖掘技术对大豆前体MicroRNA(pre-microRNA)进行有效的预测已成为该领域的重要发展方向。针对常规的随机森林算法在pre-microRNA预测模型中存在识别精度较低的问题,研究提出并构建基于递归特征消除(recursive feature elimination, RFE)与随机森林(random forest, RF)融合算法的大豆pre-microRNA预测模型。首先利用递归特征消除法筛选大豆pre-microRNA序列的最优特征子集;然后结合随机森林算法构建大豆pre-microRNA的预测模型;最后利用十折交叉验证法,将递归特征消除与随机森林(RFE-RF)融合模型的预测结果与单一随机森林和支持向量机分类模型的预测结果对比。研究结果表明:融合后构建的大豆pre-microRNA预测模型精度有明显提高,达到84.62%,相比于支持向量机算法(support vector machine, SVM)构建的模型精度提高了17.02%,相比于单独使用随机森林算法构建的模型精度提高了14.58%。该研究方法为大豆的pre-microRNA基因预测提供了新思路。 展开更多

关键词 大豆 Pre-microRNA 递归特征消除 随机森林 预测模型

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基于改进型随机森林算法的页岩岩性识别——以准噶尔盆地芦草沟组为例 被引量：4

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作者 秦志军 操应长 冯程 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期595-603,共9页

在储集层岩性识别的应用中,特别是对页岩等非均质性较强的非常规储集层的岩性识别,机器学习算法的高效性、准确性和有效信息整合能力已经得到了充分验证。考虑到岩性识别的特征参数优选问题,优选自然伽马、T2几何平均值、结构指数、骨... 在储集层岩性识别的应用中,特别是对页岩等非均质性较强的非常规储集层的岩性识别,机器学习算法的高效性、准确性和有效信息整合能力已经得到了充分验证。考虑到岩性识别的特征参数优选问题,优选自然伽马、T2几何平均值、结构指数、骨架密度指数、密度和深侧向电阻率,采用结合递归特征消除的随机森林算法,对准噶尔盆地中二叠统芦草沟组页岩储集层的主要岩性进行识别;利用传统的随机森林算法和支持向量机法,对同一套资料进行岩性预测,并与岩石薄片鉴定结果对比。结合递归特征消除的随机森林算法只需选择一半的测井参数,便能够达到更好的效果,而且通过优选特征参数,缩短了算法的运行时间。因此,结合递归特征消除的随机森林算法能够实现测井特征参数的优选,提高页岩岩性识别的准确率,缩短运行时间,为复杂岩性识别和多参数选择提供了新的思路。 展开更多

关键词 随机森林算法 递归特征消除 特征选择 中二叠统 芦草沟组 页岩储集层 岩性识别

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基于随机森林算法的短期降水预测及对农业生产的影响——以庆阳市为例

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作者 张思远 王才士 范楠 《智慧农业导刊》 2024年第19期10-13,共4页

准确有效地预测降水量有利于农业生产发展的规划、水资源管理以及自然灾害的预防等方面,对于干旱半干旱地区作用更为显著。该文利用庆阳市2023年1月至2024年1月的降水数据,基于包装法中的递归特征消除,迭代移除不重要的特征,后使用随机... 准确有效地预测降水量有利于农业生产发展的规划、水资源管理以及自然灾害的预防等方面,对于干旱半干旱地区作用更为显著。该文利用庆阳市2023年1月至2024年1月的降水数据,基于包装法中的递归特征消除,迭代移除不重要的特征,后使用随机森林模型对该数据进行分析和预测。结果表明,通过对2种方法的整合使用,能够使模型具有良好的预测性能,且对庆阳市降水时刻与降水量作出较好的预测。该文研究内容对其他地市的降水量预测具有参考价值,也对当地的水资源合理利用以及促进当地社会经济可持续发展具有十分重要的意义。 展开更多

关键词 包装法 递归特征消除 特征选择 随机森林 降水预测

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基于RF-RFE算法的地铁车站洪涝灾害预测研究 被引量：3

7

作者 白莲 刘平 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第3期192-197,207,共7页

地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分... 地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分析已发生地铁车站洪涝灾害的案例,采用文献综述结合专家访谈的方法,构建地铁车站洪涝灾害初始变量集;然后,利用随机森林—递归特征消除(RF-RFE)算法,计算初始变量重要性并完成变量分类正确率排序,从初始变量集中筛选出重要变量;最后,建立DNN神经网络预测模型,并以筛选出的重要变量作为输入样本,训练DNN神经网络,完成对地铁车站洪涝灾害的预测。研究结果表明:(1)变量选择可提高预测模型精度,与初始变量集的DNN神经网络预测模型相比,数据筛选后的DNN神经网络预测模型准确率提高了4.36%;(2)RF-RFE和DNN神经网络算法结合具有良好的效果,预测模型准确率为88.1%,F1分数为0.9。 展开更多

关键词 地铁车站 随机森林(RF)算法 递归特征消除(RFE) 洪涝灾害 神经网络

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一种改进的特征选择方法在储运发箱行为识别中的应用

8

作者 张伟 邓士杰 于贵波 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第3期32-40,共9页

为了提升储运发箱在运输过程中行为识别的精度,提出了一种改进的特征选择方法用于降低储运发箱原始特征集的冗余程度,从而提升分类的准确率。基于滑动窗口和特征提取技术从储运发箱三轴运动数据中提取时域和频域特征;再利用改进的随机... 为了提升储运发箱在运输过程中行为识别的精度,提出了一种改进的特征选择方法用于降低储运发箱原始特征集的冗余程度,从而提升分类的准确率。基于滑动窗口和特征提取技术从储运发箱三轴运动数据中提取时域和频域特征;再利用改进的随机森林袋外误差方法衡量特征的重要性,并通过递归特征消除算法提取贡献度大的特征组成最优特征子集;将获得的最优特征数据集输入至分类器中,完成对储运发箱行为姿态的识别。实验结果表明,该改进的特征选择方法能够根据特征的重要性筛选出低维度且相关性高的特征子集,可以在降低分类器复杂程度的基础上提高分类的准确率,具有一定的实际工程应用价值。 展开更多

关键词 储运发箱 特征选择 随机森林 袋外误差 递归特征消除 分类器

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基于Sentinel-1/2数据融合的县域农业大棚提取 被引量：5

9

作者 张廷龙 韩晓乐 +1 位作者 包懿 张青峰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第19期135-145,共11页

农业大棚作为一种特殊的地物类型,在高空间分辨率遥感影像上识别相对容易且精度高,但高分影像大多需商业购买,可获取性受限。为提高县域农业大棚精确提取的经济性和便捷性,该研究利用免费、方便获取的非高分Sentinel-1(雷达)和Sentinel... 农业大棚作为一种特殊的地物类型,在高空间分辨率遥感影像上识别相对容易且精度高,但高分影像大多需商业购买,可获取性受限。为提高县域农业大棚精确提取的经济性和便捷性,该研究利用免费、方便获取的非高分Sentinel-1(雷达)和Sentinel-2(光学)遥感数据进行融合,结合光谱指数、纹理提取和主成分分析等方法,构建了多维特征集空间,采取多种分类识别方法(案),对县域农业大棚进行识别提取。研究结果表明:1)仅使用Sentinel-1/2(10 m分辨率)遥感影像,在适当分类方法(案)的支持下,可实现县域农业大棚的高精度提取;2)利用Sentinel-1(雷达)和Sentinel-2(光学)遥感数据的融合有助于提升农业大棚的识别精度。Sentinel-1/2数据融合相较于仅使用Sentinel-2(光学)遥感数据,总体精度平均提升1.70个百分点,最大提升3.29个百分点;3)文中所用识别方法(案)中,面向对象方法在大棚密度高的区域表现良好;但在大棚密度较低的区域,精度一般,表现出较强的区域(或场景)依赖性。而光学与雷达信息融合后基于像素的递归特征消除随机森林(random forest-recursive feature elimination,RFRFE)方法(案)平均精度可达96.45%,精度高且稳定,区域适应性强,适合非高分影像县域农业大棚的精确、高效提取。研究提出的基于Sentinel-1/2影像县域农业大棚提取方案,可为广大县域农业大棚经济、快速、高效提取,提供技术支持。 展开更多

关键词 遥感 数据融合 大棚提取 随机森林 递归特征消除

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基于随机森林的高寒草地地上生物量高光谱估算 被引量：22

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作者 高宏元 侯蒙京 +7 位作者 葛静 包旭莹 李元春 刘洁 冯琦胜 梁天刚 贺金生 钱大文 《草地学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1757-1768,共12页

草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱... 草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱(Original spectrum,OR)反射率、一阶微分光谱(First derivative spectrum,FD)反射率、光谱位置面积参数(Spectral parameters of spectral position and area,PA)和植被指数(Vegetation indices,VI)4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和递归特征消除算法(Recursive feature elimination,RFE)进行特征选择,采用随机森林算法(Random forest,RF)构建草地AGB估测模型。结果表明:在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高(测试集R2=0.70,RMSE=557.87 kg·ha^(-1)),实测AGB与估测AGB的线性R2达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高(R2=0.71,RMSE=548.97 kg·ha^(-1)),实测AGB和估测AGB的线性R2达到0.73。 展开更多

关键词 高寒草地 地上生物量 高光谱 随机森林 连续投影算法 递归特征消除

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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

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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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应用面向对象结合多时相哨兵-2A影像特征优选的毛竹林分布信息提取 被引量：6

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作者 张旷典 郭孝玉 +1 位作者 康继 刘健 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期61-68,87,共9页

提出一种面向对象及随机森林特征优选的分类方法,为毛竹林分布信息提取提供参考。依据多时相哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星数据提取光谱特征、植被指数及红边植被指数特征、纹理特征共69个特征;设计8种特征组合方案,方案1~5为多时相方案,其... 提出一种面向对象及随机森林特征优选的分类方法,为毛竹林分布信息提取提供参考。依据多时相哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星数据提取光谱特征、植被指数及红边植被指数特征、纹理特征共69个特征;设计8种特征组合方案,方案1~5为多时相方案,其中方案1——光谱特征波段;方案2——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征;方案3——光谱特征波段+纹理特征;方案4——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征;方案5——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征+特征优选;方案6、7和8为3个单时相影像分类,将其分类结果与其他多时相方案进行对比。采用随机森林算法进行特征优选的毛竹林分布信息提取。结果表明:(1)多时相Sentinel-2A数据的短波红外波段特征、红边波段特征及红边植被指数特征在分类时重要性程度高,对毛竹林分布信息提取贡献度大;(2)使用随机森林面向对象的分类方法能够有效的减少“椒盐现象”;(3)所有特征参与并由随机森林算法特征优选的方案5对毛竹林的分布信息提取效果最佳,总体精度为85.94%,Kappa系数为0.7852,表明随机森林算法能够进行特征优选同时保持精度较高的毛竹林提取效果。因此,面向对象结合多时相Sentinel-2A影像,利用随机森林进行特征优选和分类的方法能够较为有效地提取毛竹林分布信息。 展开更多

关键词 面向对象 哨兵-2A卫星 随机森林算法 特征优选 毛竹林分布信息

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结合遥感林龄因子的亚热带森林蓄积量估算方法 被引量：8

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作者 周小成 黄婷婷 +4 位作者 李媛 肖祥希 朱洪如 陈芸芝 冯芝淸 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期88-99,共12页

【目的】应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,评价遥感估算的林龄因子与遥感因子相结合提高森林蓄积量估算精度的有效性,为实现高效、快速、精准的大范围森林蓄积量估算提供一种新的思路和方法。【方法】以福建省将乐县... 【目的】应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,评价遥感估算的林龄因子与遥感因子相结合提高森林蓄积量估算精度的有效性,为实现高效、快速、精准的大范围森林蓄积量估算提供一种新的思路和方法。【方法】以福建省将乐县为研究示范区,首先,基于1987—2016年时序Landsat影像,采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法监测年度林分更替干扰并估算干扰区林龄;然后,基于GF-1号影像光谱、纹理、地形等特征,采用递归特征消除的随机森林算法(RFE-RF)估算非干扰区林龄;在此基础上,结合GF-1影像光谱、纹理因子和森林资源二类调查小班实测蓄积量数据,采用极端梯度提升算法估算研究区森林蓄积量。对比有无林龄因子的森林蓄积量估算精度,进一步验证遥感林龄因子对提高森林蓄积量估算精度的重要性。【结果】采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法获得的干扰区林分林龄误差仅1~2年,林龄估算精度明显优于传统利用遥感因子估算的林龄精度(误差4~12年)。仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量时,XGBoost模型决定系数(R^(2))为0.59,平均均方根误差(RMSE)为30.72 m^(3)·hm^(-2),相对均方根误差(rRMSE)为16.46%;加入林龄因子后,模型R^(2)提高至0.73,平均RMSE减少至23.73 m^(3)·hm^(-2),rRMSE为13.26%,森林蓄积量估算平均总体精度约提高10.4%,达84.4%。【结论】相比仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量,应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,其估算精度接近森林资源调查相关规定要求,可为大范围亚热带森林资源快速调查评估提供重要技术支持。 展开更多

关键词 森林蓄积量 林龄 时序遥感 递归特征消除的随机森林 极端梯度提升算法

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基于Sentinel数据的临海市森林地上生物量估测 被引量：1

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作者 曹依林 吴达胜 方陆明 《浙江林业科技》 2022年第5期40-49,共10页

为探究多源数据融合以及机器学习方法在森林地上生物量(Above-ground Biomass,AGB)的估测潜力,分析影响不同林分AGB的主要因素,以浙江省台州市临海市为研究区,提取Sentinel-2光学遥感影像的光谱信息、植被指数、纹理特征因子和Sentinel-... 为探究多源数据融合以及机器学习方法在森林地上生物量(Above-ground Biomass,AGB)的估测潜力,分析影响不同林分AGB的主要因素,以浙江省台州市临海市为研究区,提取Sentinel-2光学遥感影像的光谱信息、植被指数、纹理特征因子和Sentinel-1 SAR的后向散射系数,融合森林资源二类调查数据和数字高程模型数据,基于递归特征消除的特征选择方法筛选主要特征,基于随机森林(Random Forest,RF)、自适应提升(AdaBoost)法和类别提升(CatBoost)法三种方法建立不同林分AGB估测模型,以决定系数(R-squared,R^(2))、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)来评估模型性能。结果表明,从特征组合来看,集成光学遥感、雷达遥感、地形因子及二类调查数据能够更全面地利用多源数据的信息,有效提高森林AGB的估测精度;递归特征消除法降低了模型的复杂度,消除了自变量之间的共线性,能在保持甚至提高模型估测精度的前提下,加快模型训练速度;从6种林分的AGB的估测结果来看,6种林分的AGB的主要影响因素与个数不尽相同,这也缘于不同树种有不同生物学和生态学特点,当然有3个因子是共同的,即年龄、郁闭度和海拔;3种算法中,CatBoost优于RF,RF优于AdaBoost,CatBoost方法的性能指标为:阔叶混交林R^(2)=0.78,RMSE=7.26 t·hm^(-2);针阔混交林R^(2)=0.72,RMSE=11.94 t·hm^(-2);针叶混交林R^(2)=0.60,RMSE=12.65 t·hm^(-2);其他硬阔林R^(2)=0.82,RMSE=9.22 t·hm^(-2);马尾松林R^(2)=0.74,RMSE=10.12 t·hm^(-2);杉木林R^(2)=0.75,RMSE=8.93 t·hm^(-2);基于RFE的CatBoost的方法模型总体平均估测精度(P)超过80%。以上结果表明,Sentinel光学影像与SAR融合可以为森林AGB估测提供更多有效的特征因子;递归特征消除法结合CatBoost方法用于区域尺度上森林AGB的估测,精度更高,且能有效降低模型复杂度,加快训练速度;不同林分的AGB的主要影响因素与个数不尽相同,但年龄、郁闭度、海拔3个因素是它们的共同影响因素。 展开更多

关键词 森林地上生物量 Sentinel-1 Sentinel-2 随机森林 自适应提升法 类别提升法 递归特征消除法

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基于近红外光谱的卷烟配方模块香型预测 被引量：1

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作者 王林 郑明明 +3 位作者 王翀 吴庆华 崔南方 李建斌 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期226-231,共6页

为提高卷烟配方模块的分类识别准确率,并为卷烟配方模块的科学评估提供技术支撑,提出了一种基于近红外光谱特征筛选的卷烟配方模块香型预测方法。选取2017—2019年238个卷烟配方模块样品的近红外光谱数据,结合特征工程中的递归特征消除... 为提高卷烟配方模块的分类识别准确率,并为卷烟配方模块的科学评估提供技术支撑,提出了一种基于近红外光谱特征筛选的卷烟配方模块香型预测方法。选取2017—2019年238个卷烟配方模块样品的近红外光谱数据,结合特征工程中的递归特征消除法和BP神经网络、随机森林、XGBoost3种机器学习技术,构建了基于特征变量的香型预测模型。与全光谱数据训练的分类效果对比,经过递归特征消除法筛选后的光谱特征变量能够有效提升卷烟配方模块香型的识别准确率,其中,XGBoost算法分类效果最佳,模型对测试集的识别准确率达到了90.41%。结果表明,基于近红外光谱特征筛选的香型预测方法对卷烟配方模块的快速定位、科学评价及卷烟配方设计等有一定的辅助决策作用。 展开更多

关键词 烟叶 香型 近红外光谱 递归特征消除 随机森林 XGBoost

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雾天高速公路交通安全气象风险模型研究 被引量：3

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作者 宋建洋 王志 +3 位作者 李蔼恂 田华 郜婧婧 王宇虹 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期60-68,共9页

利用2012年1月至2017年3月苏皖地区京沪、京台、宁洛高速公路路段雾天交通事故信息及沿线气象站观测资料,以小时内事故发生概率作为雾天交通安全状态的表征指标,采用随机森林-递归特征消除算法从能见度、相对湿度、风、气温、变温、发... 利用2012年1月至2017年3月苏皖地区京沪、京台、宁洛高速公路路段雾天交通事故信息及沿线气象站观测资料,以小时内事故发生概率作为雾天交通安全状态的表征指标,采用随机森林-递归特征消除算法从能见度、相对湿度、风、气温、变温、发生时间等信息中选择14个重要变量,建立雾天高速公路交通安全气象风险模型,并开展应用与检验。结果表明:80.85%的事故样本对应较高及以上风险级别,其中高风险和极高风险的比例分别为27.66%和42.55%;同时,89.93%的对照样本发生在极低和低的安全风险级别内;模型预测精度较高,可以为雾天环境下的交通气象服务及防灾减灾工作提供一定参考。 展开更多

关键词 高速公路 雾天 交通事故 气象风险等级 随机森林-递归特征消除

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基于机器学习的飞灰含碳量预测模型比较研究 被引量：3

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作者 陈植元 谭厚章 +3 位作者 成思扬 张诗雪 熊小鹤 阮仁晖 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期64-73,共10页

锅炉飞灰含碳量是衡量锅炉燃烧效率的重要指标之一,基于机器学习构建了一套能够准确预测飞灰含碳的模型。首先,借助随机森林算法解决了飞灰含碳实测值与其他输入特征频率不一致的问题;其次,采用基于随机森林的递归特征消除方法,从30个... 锅炉飞灰含碳量是衡量锅炉燃烧效率的重要指标之一,基于机器学习构建了一套能够准确预测飞灰含碳的模型。首先,借助随机森林算法解决了飞灰含碳实测值与其他输入特征频率不一致的问题;其次,采用基于随机森林的递归特征消除方法,从30个原始输入特征中提取出9个输入特征,在降低模型计算量的同时提高了预测准确度;最后,以某电厂330 MW机组锅炉实际运行数据,建立了线性回归、决策树、KNN、随机森林、Catboost、XGBoost 6个机器学习模型对飞灰含碳量进行预测。预测结果发现:决策树、KNN、随机森林和XGBoost模型预测效果较好,均方误差分别为0.010、0.009、0.006和0.006,线性回归模型表现最差;构建的预测模型在锅炉低、中、高负荷下均保持稳定。 展开更多

关键词 飞灰含碳量 随机森林 XGBoost 递归特征消除

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PAD情感空间内人工情感建模及人机交互实验 被引量：15

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作者 吴伟国 李虹漫 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期29-37,共9页

针对未来仿人机器人与人类长期共存将会带来的机器人对人的心理影响以及个性化匹配问题,在PAD(Pleasure、Arousal、Dominance)三维情感空间内,建立一种更具普遍性的人工情感计算模型.人工情感模型总体框架分为外部事件检测及处理、情绪... 针对未来仿人机器人与人类长期共存将会带来的机器人对人的心理影响以及个性化匹配问题,在PAD(Pleasure、Arousal、Dominance)三维情感空间内,建立一种更具普遍性的人工情感计算模型.人工情感模型总体框架分为外部事件检测及处理、情绪响应向量生成及修正和情绪离散化三部分.提出一种有效的外界刺激三维标注方法;建立可对外界刺激进行自主情绪响应的情感计算模型,并将性格和心情模型引入其中,实现个性化的情绪响应;提出一种情绪响应向量离散化方法,并在具体情绪种类的基础上建立情绪强度计算式;根据情感模型所产生的情绪种类及强度,建立机器人的表情合成及语音回答模型,在H&F robot-III型仿人头像机器人平台上进行人-机器人情感交互实验.语音对话和表情状态迁移实验结果表明:所建立的人工情感模型可针对外界刺激自主地产生个性化情绪响应,有效模拟人类情绪的变化过程. 展开更多

关键词 PAD情感空间 人工情感模型 特征选择 随机森林算法 仿人头像机器人 人-机器人交互

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减压馏分黏度指数的近红外预测研究 被引量：3

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作者 任小甜 褚小立 +1 位作者 田松柏 朱新宇 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期81-84,共4页

为了实现减压馏分油(VGO)黏度指数的快速预测,以70个VGO样品的近红外光谱及黏度指数数据为基础,利用随机森林回归算法建立了黏度指数的近红外预测模型。以随机森林算法中对各特征的重要性度量为依据,通过递归特征消除法对近红外光谱进... 为了实现减压馏分油(VGO)黏度指数的快速预测,以70个VGO样品的近红外光谱及黏度指数数据为基础,利用随机森林回归算法建立了黏度指数的近红外预测模型。以随机森林算法中对各特征的重要性度量为依据,通过递归特征消除法对近红外光谱进行波长变量选择。优选出10个波长变量作为模型的输入特征,利用10折交叉验证法确定模型的超参数(回归树数量n_t为150和节点分裂的特征数n_v为5),构建一个更加稳健的随机森林预测模型。对于7个预测集的样本,其黏度指数的预测标准偏差RMSEP为2.28,决定系数R^2为0.98,表明模型具有较高的准确度和泛化能力。 展开更多

关键词 减压馏分 黏度指数 预测 近红外光谱 递归特征消除法 随机森林算法

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