基于混合遗传蚁群优化随机森林算法的激光熔覆Ni60裂纹预测与工艺参数优化

1

作者 李涛 邓林辉 +2 位作者 莫彬 石非凡 刘伟嵬 《中国机械工程》 北大核心 2025年第6期1322-1328,1337,共8页

为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价... 为了探究激光熔覆Ni60过程中熔覆层裂纹与加工工艺参数之间的复杂非线性映射关系,采用熵值法结合TOPSIS综合评价法对熔覆层裂纹进行综合表征评价,并使用混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)优化随机森林算法(RFA)超参数,搭建工艺参数与裂纹评价指标间预测模型,最后使用遗传算法进行工艺参数反向寻优。研究结果表明:与ACO-RFA模型相比,HGA-ACO-RFA在预测精度与评价指标方面有显著改善,反向寻优获得的最优工艺参数可制备出几乎无裂纹的熔覆层。 展开更多

关键词 激光熔覆 裂纹 评价方法 混合遗传蚁群算法 随机森林算法

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基于多无人机协同的林火安全探测及人员疏散

2

作者 耿鹏 杨豪杰 +1 位作者 薛芳琳 柳艳 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第4期43-50,共8页

针对当前林火频发背景下无人探测系统缺失及火灾失控后人员疏散效率低的问题,提出一种基于多无人机(MUAVs)协同的林火安全探测方法和避难所选址优化策略。在NetLogo平台上构建多因素耦合的森林火灾动态蔓延模型;改进基于蚁群算法的MUAV... 针对当前林火频发背景下无人探测系统缺失及火灾失控后人员疏散效率低的问题,提出一种基于多无人机(MUAVs)协同的林火安全探测方法和避难所选址优化策略。在NetLogo平台上构建多因素耦合的森林火灾动态蔓延模型;改进基于蚁群算法的MUAVs协同搜索机制,该机制通过引入吸引信息素(引导火点聚集区域搜索)与排斥信息素(避免重复路径),优化无人机(UAV)飞行方向转移概率,并建立含避障功能及载水量-速度约束的飞行模型;结合希腊罗德岛地理信息系统(GIS)数据,构建人员疏散动态仿真环境。结果表明:改进蚁群算法在株树密度50%与60%场景下,收敛时间分别较传统算法缩短15%与14%,搜索覆盖率提升35.02%与32.16%;经过对避难所选址进行优化,基于A算法的疏散策略使整体死亡率降低2.525%。 展开更多

关键词 森林火灾 多无人机(MUAVs) 人员疏散 火点探测 改进蚁群算法 A算法

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基于随机森林的地震灾区建筑人群疏散路径规划

3

作者 王禹萌 王波 +1 位作者 陈旭亮 官康 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第5期165-170,共6页

为提升人群疏散效率,提出基于随机森林的地震灾区高层建筑疏散人群路径实时规划算法。根据结构动力方程与地震能量响应函数,结合楼层加速度的傅里叶幅度谱,提取地震频率成分,自助聚合地震频率成分特征,生成若干决策树组建随机森林,比较... 为提升人群疏散效率,提出基于随机森林的地震灾区高层建筑疏散人群路径实时规划算法。根据结构动力方程与地震能量响应函数,结合楼层加速度的傅里叶幅度谱,提取地震频率成分,自助聚合地震频率成分特征,生成若干决策树组建随机森林,比较每棵决策树相对的地震频率成分特征贡献值;融合蚁群算法和元胞自动机,构建基于六边形栅格的地图模型,创建1种基于蚁群-元胞算法改进随机森林的地震灾区高层建筑疏散人群路径实时规划算法,解析障碍物位置信息,根据贡献值标记并避开存在障碍物的路径,引入分段更新规则,筛选最优路径作为解决方案,获得最优疏散人群路径。研究结果表明:所提方法全面表征震中环境的障碍物几何特征,适应多种场景模式,疏散路线合理,且与其他算法相比,所提方法的疏散路线最短,人群运动流畅,显著提升高层建筑内人群疏散的安全性和时效性,可有效避免踩踏事件的发生。研究结果可为地震灾害应急管理提供智能化的决策支持工具,对减少地震产生的人员伤亡具有重要实践价值。 展开更多

关键词 随机森林 地震灾区 高层建筑 疏散路径规划 蚁群-元胞算法改进随机森林

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基于INGO-RF的边坡稳定性预测模型

4

作者 石峻峰 周琳 +1 位作者 任宇联 王志鹏 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1380-1390,共11页

为提高边坡稳定性的预测精度以预防边坡失稳事故发生,提出了一种基于改进北方苍鹰算法优化随机森林(Improved Northern Goshawk Optimization algorithm optimized Random Forest, INGO-RF)的边坡稳定性预测模型。首先,根据413个边坡案... 为提高边坡稳定性的预测精度以预防边坡失稳事故发生,提出了一种基于改进北方苍鹰算法优化随机森林(Improved Northern Goshawk Optimization algorithm optimized Random Forest, INGO-RF)的边坡稳定性预测模型。首先,根据413个边坡案例,选取重度γ、黏聚力c、内摩擦角φ、边坡角α、边坡高度H和孔隙压力比ru作为主要预测特征指标。其次,由于传统随机森林模型存在超参数问题,采用最佳值引导、减法优化器、柯西变异和动态调整搜索策略的INGO算法优化随机森林(Random Forest, RF)模型超参数。最后,与5种不同算法相比,所设计的INGO算法在8个测试函数中展现出更优的参数寻优能力和收敛速度;与5种不同预测模型相比,所设计的INGO-RF模型的各项评估指标均优于其他模型,该模型在训练集和测试集中的准确率分别为99.1%和91.2%,且发现γ是影响边坡稳定性的最敏感特征。研究表明,INGO-RF预测模型为边坡稳定性预测提供了一种新思路。 展开更多

关键词 安全工程 边坡稳定性 可视化分析 改进北方苍鹰优化算法 随机森林 预测模型

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基于随机森林优化RL的电力工程造价预测 被引量：6

5

作者 张文静 刘云 +2 位作者 周波 洪崇 王立功 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期754-759,共6页

针对现阶段电力工程造价数据预测准确度较低的问题,提出了一种基于随机森林优化RL的相关预测算法。通过分析影响电力工程造价的因素,将其按照影响程度的大小进行分级,利用随机森林算法加以筛选,并采用筛选后的影响因素特征向量作为预测... 针对现阶段电力工程造价数据预测准确度较低的问题,提出了一种基于随机森林优化RL的相关预测算法。通过分析影响电力工程造价的因素,将其按照影响程度的大小进行分级,利用随机森林算法加以筛选,并采用筛选后的影响因素特征向量作为预测模型的训练和测试数据。同时,将电力工程造价预测问题转化为输电线路规划问题,再使用强化学习优化蚁群算法的参数来构建电力工程造价预测模型。经过实验对照,综合两种栅格尺寸结果,所提方案比两种对照组算法的电子工程造价分别降低了2.97%、3.78%。 展开更多

关键词 输变电工程 工程造价 随机森林 强化学习 蚁群算法 输电线路规划 数据预测 特征向量

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改进麻雀搜索算法在PMSM匝间短路中应用研究 被引量：4

6

作者 李斌 杨润 舒洋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期224-235,共12页

针对麻雀搜索算法(SSA)存在收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA),并应用于PMSM匝间短路故障诊断。首先,搭建了PMSM匝间短路仿真模型,模拟了不同短路匝数比的故障。其次,对故障进行分析,提取了3个故障识... 针对麻雀搜索算法(SSA)存在收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA),并应用于PMSM匝间短路故障诊断。首先,搭建了PMSM匝间短路仿真模型,模拟了不同短路匝数比的故障。其次,对故障进行分析,提取了3个故障识别特征量。接着,利用实验平台进行不同短路匝数比的故障测试。然后,介绍了麻雀搜索算法(SSA),并利用Tent混沌映射、自适应正余弦策略和Levy飞行策略对其进行优化,生成改进麻雀搜索算法(ISSA),同时将ISSA算法与SSA算法、粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)在测试函数上进行比较,验证其在寻优能力和稳定性等方面具有优越性。紧接着,介绍了随机森林(RF)算法,并搭建了ISSA-RF的故障诊断模型。最后,将4种算法分别对RF的基本参数进行优化并实现故障分类。结果表明,所提出的改进方法能够检测出匝间短路故障及其故障严重程度,ISSA-RF模型的准确率达到98.5%,验证了该算法的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 匝间短路 随机森林 改进麻雀搜索算法 故障诊断

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基于IGWO-CatBoost模型的岩石爆破块度预测 被引量：4

7

作者 宋家威 郇宝乾 +3 位作者 秦涛 张宇庭 王雪松 徐振洋 《爆破器材》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期56-64,共9页

针对无法准确预测矿山岩石爆破后块度大小的问题,提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的CatBoost块度预测模型。采用一种新的非线性收敛因子,引入动态权重策略,改进已有的灰狼算法(GWO),通过4个测试函数和5种优化算法验证了IGWO的寻优... 针对无法准确预测矿山岩石爆破后块度大小的问题,提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的CatBoost块度预测模型。采用一种新的非线性收敛因子,引入动态权重策略,改进已有的灰狼算法(GWO),通过4个测试函数和5种优化算法验证了IGWO的寻优能力。对公开数据库和现场采集的32组数据进行预测分析。首先,采用随机森林算法进行特征重要性筛选,利用IGWO对CatBoost进行参数寻优,建立IGWO-CatBoost爆破块度预测模型;然后,将预测结果与在相同条件下建立的CatBoost、XGBoost、LightGBM模型进行对比分析。经过IGWO调参,CatBoost模型的预测准确度得到有效提高,IGWO-CatBoost模型的预测准确度均优于其他3种预测模型。对比结果表明,IGWO-CatBoost模型具有很好的预测能力和适应性。 展开更多

关键词 改进灰狼算法 IGWO-CatBoost模型 随机森林 块度预测

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TC4-DT合金中片状α相的高精度定量分析方法

8

作者 牛冬阳 孙前江 +2 位作者 傅德曹 邬攀易 杨柔萍 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2684-2696,共13页

针对网篮组织片状α相体积分数难以精确定量分析以及粘连α相难分离表征的问题,结合体视学原理,采用随机森林、遗传算法和改进遗传算法对TC4-DT合金网篮组织片状α相进行表征。首先,预处理采集网篮组织图像;然后,利用样本中片状α相和... 针对网篮组织片状α相体积分数难以精确定量分析以及粘连α相难分离表征的问题,结合体视学原理,采用随机森林、遗传算法和改进遗传算法对TC4-DT合金网篮组织片状α相进行表征。首先,预处理采集网篮组织图像;然后,利用样本中片状α相和β相特征对随机森林模型进行训练。考虑到传统遗传算法图像分割易陷入局部最优解以及收敛速度过快的问题,本文采用精英选择和轮盘赌结合的方法初始化种群,设计了两段式交叉概率和抛物线型变异概率优化遗传算法。最后,利用Java程序验证随机森林模型并自动定量分析片状α相的体积分数,结合实例定量分析片状α相的特征参数。结果表明:采用改进遗传算法运行时时间缩短60%,且图像处理效果也得到提升;随机森林模型不仅在训练样本中的分类准确率达到99.89%,而且在测试样本中的准确率也达到99.29%。这说明随机森林模型能精确地分离片状α相与β相且具有较好的泛化能力。 展开更多

关键词 TC4-DT合金 图像分割 随机森林 改进遗传算法 定量分析

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小样本下基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断

9

作者 葛平淑 王朝阳 +3 位作者 王阳 张涛 薛红涛 夏晨迪 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1-9,共9页

轮毂电机复杂多变的运行环境可能导致轴承故障而危及电动车辆行驶安全,为解决传统故障诊断方法在小样本条件下识别精度低的问题,提出一种基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断方法。首先,通过合成少数过采样技术(SMOTE)扩展训练数据... 轮毂电机复杂多变的运行环境可能导致轴承故障而危及电动车辆行驶安全,为解决传统故障诊断方法在小样本条件下识别精度低的问题,提出一种基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断方法。首先,通过合成少数过采样技术(SMOTE)扩展训练数据集,生成与真实样本分布相似的故障样本,并使用主成分分析(PCA)优化其时域和频域的特征。然后,通过引入非线性收敛因子和Levy飞行策略改进传统的灰狼优化算法(GWO),使用改进的灰狼优化算法(IGWO)优化随机森林(RF)模型的参数。最后,基于SMOTE-IGWO-RF的轮毂电机轴承故障诊断模型实现故障状态的识别,并在轮毂电机试验台架上进行了实验验证。结果表明,所提出的轮毂电机轴承故障诊断方法在7种转速工况下平均准确率均超过96%,具有高精度和稳定性。与遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、GWO优化RF相比,提出的IGWO-RF模型在3种小样本训练集下的诊断准确率均超过90%,且准确率均明显高于其他3个对比算法,能够有效实现小样本条件下的轮毂电机轴承故障诊断。 展开更多

关键词 轮毂电机 轴承 合成少数类过采样技术(SMOTE) 改进灰狼优化算法(IGWO) 随机森林(RF) 故障诊断

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基于MK-SVM和时序特征分析的月径流预报模型 被引量：1

10

作者 雷庆文 闫磊 +2 位作者 巫晨煜 罗云 谢笑添 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期148-154,共7页

针对传统径流预报方法预报因子不确定性和预报模型复杂性问题,基于月径流时序特征重要性分析选择预报因子,采用混合核函数支持向量机(MK-SVM)模型捕捉径流时序间的非线性关系,提出动态透镜成像反向学习和Lévy飞行等多策略融合的改... 针对传统径流预报方法预报因子不确定性和预报模型复杂性问题,基于月径流时序特征重要性分析选择预报因子,采用混合核函数支持向量机(MK-SVM)模型捕捉径流时序间的非线性关系,提出动态透镜成像反向学习和Lévy飞行等多策略融合的改进灰狼优化算法(IGWO),并构建了径流预报的IGWO-MK-SVM模型。黑河流域莺落峡水文站月径流预报结果表明:IGWO-MK-SVM模型月径流预报结果的纳什效率系数、均方根误差、Kling-Gupta效率系数分别为0.8942、16.9099 m^(3)/s和0.8639;与传统SVM模型相比,IGWO-MK-SVM模型在径流预报中的自适应性有所提升,相较于长短期记忆网络模型和季节性差分自回归移动平均模型,IGWO-MK-SVM模型能更好地预报月径流的真实变化过程。 展开更多

关键词 径流预报 随机森林 径流预报因子 混合核函数支持向量机 改进灰狼优化算法 黑河流域

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基于工业大数据的柔性作业车间动态调度 被引量：20

11

作者 汤洪涛 费永辉 +3 位作者 陈青丰 詹燕 鲁建厦 李晋青 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2497-2510,共14页

为提高柔性作业车间动态调度的实际可操作性、计算效率与对车间扰动的实时响应能力,提出一种从具有工业大数据特点的调度相关历史数据中挖掘调度规则的方法。该方法在进行数据预处理时,结合开源大数据技术完成数据采集、清洗、整合与筛... 为提高柔性作业车间动态调度的实际可操作性、计算效率与对车间扰动的实时响应能力,提出一种从具有工业大数据特点的调度相关历史数据中挖掘调度规则的方法。该方法在进行数据预处理时,结合开源大数据技术完成数据采集、清洗、整合与筛选。同时,考虑到动态调度问题中,扰动环境变化会改变生产属性对于调度决策的影响程度,对调度相关历史数据集合进行基于扰动属性的聚类,从而对不同扰动环境下做出的调度决策所产生的数据集合进行合理划分。此外,在调度规则挖掘中,提出了改进的随机森林算法。通过实例研究证明了该调度规则挖掘方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 柔性作业车间 动态调度 调度规则挖掘 聚类 改进随机森林算法 工业大数据

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基于改进蚁群算法的无人飞行器二维航迹规划 被引量：15

12

作者 唐必伟 方群 +1 位作者 朱战霞 马卫华 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期683-688,共6页

蚁群算法作为一种启发式仿生算法,在飞行器航迹规划中应用十分广泛。目前许多学者对基本蚁群算法进行了改进,其中包括信息素挥发系数的自适应调节,这种改进使得信息素挥发模式是固定的。为了更加真实模拟信息素挥发情况,并提高算法的实... 蚁群算法作为一种启发式仿生算法,在飞行器航迹规划中应用十分广泛。目前许多学者对基本蚁群算法进行了改进,其中包括信息素挥发系数的自适应调节,这种改进使得信息素挥发模式是固定的。为了更加真实模拟信息素挥发情况,并提高算法的实时性,提出了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法;并且通过引入飞行约束条件的限制来剔除不满足飞行约束条件限制的节点和这些节点所扩展出来的航迹,从而进一步提高算法实时性;另外通过数学上的几何方法剔除不满足飞行安全的节点和这些节点所扩展出来的航迹,得到满足威胁规避的航迹,即"零威胁"航迹;然后采用蚁群算法在这些"零威胁"航迹中优化搜索出一条能够使目标函数仅有航程唯一待优化量的最优航迹,即所谓"单因子"目标函数优化航迹。仿真分析结果表明:提出的"零威胁-单因子"方法不仅可以提高算法的收敛速度,还可以降低优化方法的难度,充分显示了该算法的优越性。 展开更多

关键词 无人驾驶飞行器 航迹规划 改进蚁群算法 随机自适应调节 零威胁一单因子

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基于IPSO-WRF的选择性激光烧结件气泡溶解时间预测模型 被引量：3

13

作者 张天瑞 魏铭琦 高秀秀 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S02期638-643,共6页

针对选择性激光烧结(Selective Laser Sintering,SLS)件成型过程中因气泡导致的质量缺陷问题,提出一种基于改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化的加权随机森林(Weighted Random Forest,WRF)预测方法,用于实... 针对选择性激光烧结(Selective Laser Sintering,SLS)件成型过程中因气泡导致的质量缺陷问题,提出一种基于改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化的加权随机森林(Weighted Random Forest,WRF)预测方法,用于实现气泡溶解时间的有效预测。该方法利用IPSO算法优化WRF分裂属性个数和决策树数量两个关键参数,构建IPSO-WRF预测模型。数值实例表明,与PSO-RF,PSO-KELM预测模型的预测结果相比,基于相同的训练样本和测试样本,气泡溶解时间IPSO-WRF的预测模型能够获得误差更小且更接近于实际值的输出结果。MAE,MAPE,RMSE指标表明,IPSO-WRF预测模型具有比PSO-RF模型和PSO-KELM模型更高的非线性拟合能力和预测精度。最后,通过敏感性分析确定对气泡溶解时间影响最显著的输入参数,为SLS技术的发展提供理论依据。 展开更多

关键词 选择性激光烧结 气泡溶解时间 改进粒子群算法 加权随机森林 参数敏感性分析

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基于改进随机森林算法的渡槽位移及应力预测模型 被引量：6

14

作者 王彦磊 王仁超 +1 位作者 龙益彬 戚蓝 《水电能源科学》 北大核心 2020年第5期122-124,10,共4页

渡槽位移及应力监测是渡槽健康监测的重要内容,其位移及应力变化与多种因素存在复杂的非线性关系,这种关系导致传统数学模型难以较准确地预测出不同环境变量影响下渡槽的位移及应力变化情况。对此,提出了一种基于随机游走思想的随机森... 渡槽位移及应力监测是渡槽健康监测的重要内容,其位移及应力变化与多种因素存在复杂的非线性关系,这种关系导致传统数学模型难以较准确地预测出不同环境变量影响下渡槽的位移及应力变化情况。对此,提出了一种基于随机游走思想的随机森林算法,该算法以渡槽水位、气温及水温为输入,能较准确地预测出渡槽不同测点的位移及应力。最后,通过一个数值算例,对比了该算法与已有模型算法的拟合性能和泛化能力,验证了该算法的优越性,可满足渡槽工程位移及应力预测的需要。 展开更多

关键词 渡槽 改进随机森林算法 位移 应力

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基于随机森林和改进竞争群算法的铜电解过程能耗优化 被引量：8

15

作者 周杰 顾伟伟 +4 位作者 张建 粟梅 孙尧 刘永露 杨正茂 《中国有色冶金》 CAS 北大核心 2023年第1期60-67,共8页

电解铜箔生产过程所消耗的电能约占整个铜箔生产能耗的60%,存在很大节能空间。铜电解过程的能耗与电解过程的槽电压和电流效率直接相关,而铜电解过程影响因素复杂、工艺参数耦合严重,导致铜电解过程的能耗建模困难,能耗控制处于一种“... 电解铜箔生产过程所消耗的电能约占整个铜箔生产能耗的60%,存在很大节能空间。铜电解过程的能耗与电解过程的槽电压和电流效率直接相关,而铜电解过程影响因素复杂、工艺参数耦合严重,导致铜电解过程的能耗建模困难,能耗控制处于一种“盲目”的状态,难以运行在最优能耗工况。为此,本文提出了一种基于随机森林(Random Forest)的高精度拟合方法建立铜电解过程的能耗模型,建立了表征电流密度、硫酸浓度、铜离子浓度和电解温度作为输入变量与电解能耗内在联系的Random Forest回归模型,解决了铜电解过程能耗建模难的问题。根据建立的目标函数(能耗的Random Forest回归模型)以及电解过程约束条件,采用改进竞争群优化算法求解电解过程最优工艺参数,使铜箔生产的铜电解过程能耗从优化前5400 kW·h/t降低到4850 kW·h/t,大幅降低了企业的生产成本,有效提高了企业的生产效益。 展开更多

关键词 随机森林 改进竞争群算法 铜箔 电解 能耗优化 槽电压 电流效率 random forest回归模型

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基于改进随机森林的电力线通信优化算法研究 被引量：13

16

作者 谢文旺 孙云莲 黄雅鑫 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期22-29,共8页

针对传统信道估计技术会占用频谱资源的缺陷,提出了一种基于改进随机森林的解映射优化算法。首先针对信源数据固有的不平衡性引入了改进SMOTE算法进行预处理,基于电力线信道特性确定了少数类数据的合成规则,并以解映射模块的子区间误码... 针对传统信道估计技术会占用频谱资源的缺陷,提出了一种基于改进随机森林的解映射优化算法。首先针对信源数据固有的不平衡性引入了改进SMOTE算法进行预处理,基于电力线信道特性确定了少数类数据的合成规则,并以解映射模块的子区间误码率作为评价指标进行性能分析。搭建了宽带电力线通信系统模型,以实际电表数据作为信源数据,在500 m的18径电力线信道模型下进行了仿真测试。实验结果表明,所提算法可以很好地弥补电表数据固有的不平衡性对随机森林性能的影响,极大地降低了子区间误码率的波动性。在各种信噪比环境下,引入改进随机森林算法均可以很好地优化解映射模块性能,提高宽带电力线通信质量,降低误码率。 展开更多

关键词 电力线通信 OFDM 不平衡数据集 改进SMOTE算法 随机森林

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采用AFCM-SMOTE-RF的光伏电站故障诊断方法 被引量：8

17

作者 张治 马辉 王林 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第11期1495-1499,共5页

光伏电站故障频发,影响发电效率。而相对于正常运行数据,电站故障数据较少,导致故障检测精度不高。针对这个问题,提出了一种基于AFCM(alter-native fuzzy C-means)-SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)算法与随机森林算... 光伏电站故障频发,影响发电效率。而相对于正常运行数据,电站故障数据较少,导致故障检测精度不高。针对这个问题,提出了一种基于AFCM(alter-native fuzzy C-means)-SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)算法与随机森林算法相结合的光伏电站故障诊断方法。用AFCM-SMOTE算法对故障样本进行处理,生成“人造”样本,用“人造”样本训练随机森林算法,最终实现对光伏电站故障的检测。实验结果表明,AFCM-SMOTE算法很好地解决了随机森林在光伏故障检测应用中因为故障样本数据少导致分类不精确的问题,提高了故障诊断的准确性。 展开更多

关键词 光伏电站 故障检测 AFCM 改进随机森林算法

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改进GSM-RFC模型在回采巷道围岩稳定性分级的预测 被引量：5

18

作者 邵良杉 周玉 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期449-455,共7页

为对回采巷道围岩稳定性等级进行准确分类,在分析回采巷道围岩稳定性影响因素的基础上,采用改进网格搜索法(GSM)对随机森林分类(RFC)算法关键参数进行搜索确定.首先对RFC中生成决策树的叶节点最小记录百分比进行最优选值,而后以预测准... 为对回采巷道围岩稳定性等级进行准确分类,在分析回采巷道围岩稳定性影响因素的基础上,采用改进网格搜索法(GSM)对随机森林分类(RFC)算法关键参数进行搜索确定.首先对RFC中生成决策树的叶节点最小记录百分比进行最优选值,而后以预测准确率为目标函数,借助改进GSM两次搜索确定RFC关键参数,并对各影响因素重要程度进行排序.从95组现场数据中选取80组作为训练集,15组为测试集,并将预测结果与GSM-RFC、RFC对比.研究结果表明:RFC最优叶节点最小记录百分比为58%,最优分裂属性值为3,最优决策树棵树为420;较GSM-RFC与RFC模型,改进GSM-RFC模型有更高的准确率(97.778%)、Kappa系数(0.970)和较合理的运行时间(482.772s),表明改进GSM-RFC模型具有更好的拟合效果和泛化误差,可以满足工程实际需要. 展开更多

关键词 回采巷道 围岩稳定性 改进网格搜索法 随机森林分类算法 改进GMS-RFC模型

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改进骆驼算法辅助随机森林模型预测TBM油温 被引量：1

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作者 任建吉 赵润秋 +2 位作者 王镇希 刘雨明 原永亮 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期862-870,共9页

为获取对盾构机(Tunnel Boring Machine,TBM)油温的分类预测性能,基于自然天气现象,提出一种骆驼行走阻力与行走耐力策略改进骆驼算法优化随机森林的预测模型。首先,采用提出的策略对传统骆驼算法进行改进,结果表明,改进后的骆驼算法具... 为获取对盾构机(Tunnel Boring Machine,TBM)油温的分类预测性能,基于自然天气现象,提出一种骆驼行走阻力与行走耐力策略改进骆驼算法优化随机森林的预测模型。首先,采用提出的策略对传统骆驼算法进行改进,结果表明,改进后的骆驼算法具有良好的收敛速度和收敛精度;其次,利用改进骆驼算法对随机森林建立的盾构机油温预测模型进行参数优化,获得最优模型;最后,在此基础上,对测试数据集进行分类预测研究分析。实验结果表明,提出的模型预测准确率达到97.71%,相比于传统随机森林模型在准确率上提升了6.38%,可以达到避免油温过高引起盾构机故障的目的,为未来的整机材料-结构-控制多学科协同优化设计和性能预测提供基础。 展开更多

关键词 改进骆驼算法 随机森林分类 参数优化 TBM 油温预测

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