基于测井曲线深程度耦合的页岩岩相智能识别方法 被引量：3

1

作者 刘粤蛟 赖富强 +4 位作者 徐浩 王濡岳 张晓树 罗彤彤 杨彬跃 《地质科技通报》 北大核心 2025年第1期308-320,共13页

四川盆地渝西区块五峰组-龙马溪组是国内典型的页岩气储层,其层间强非均质性,导致采集的测井曲线信息存在大量冗余且曲线间耦合关系复杂,岩相测井识别难度高、精度低,亟需技术方法创新。本文在岩相划分与分析的基础上,联合主成分分析法... 四川盆地渝西区块五峰组-龙马溪组是国内典型的页岩气储层,其层间强非均质性,导致采集的测井曲线信息存在大量冗余且曲线间耦合关系复杂,岩相测井识别难度高、精度低,亟需技术方法创新。本文在岩相划分与分析的基础上,联合主成分分析法与随机森林算法构建了一种岩相智能识别方法。研究结果表明:①利用主成分分析法对测井曲线进行优化,可以使测井曲线深度耦合,削减测井信息冗余及曲线间复杂耦合关系等因素对岩相识别的影响,可得到更加科学有效的数据信息;②向原始数据添加不改变其岩相的微量变化,可以达到数据增强的效果,在一定程度上解决随机森林算法由于数据集比较小或者不平衡时,模型的泛化能力和稳定性差的问题;③联合主成分分析法与随机森林算法构建的岩相智能识别方法运用识别准确率达83%以上,适用性强,准确率高。该方法不仅在一定程度上克服了研究区岩相识别困难的问题,也极大地提高了岩相识别效率,对促进研究区页岩气经济高效开发具有重要意义。 展开更多

关键词 渝西区块 岩相识别 测井曲线深程度耦合 主成分分析法 随机森林算法 页岩

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基于InSAR技术与随机森林算法的清江流域长阳西段滑坡危险性评价

2

作者 孟小军 邢昭 《中国岩溶》 北大核心 2025年第3期609-620,共12页

以清江流域长阳西段滑坡为研究对象,采用SBAS-InSAR技术与随机森林算法相结合的评价方法,以斜坡单元为评价单元,对研究区滑坡危险性进行科学评价。选取地形类、地质类、水文类、人类工程活动等四大类共计12个评价因子指标作为研究区滑... 以清江流域长阳西段滑坡为研究对象,采用SBAS-InSAR技术与随机森林算法相结合的评价方法,以斜坡单元为评价单元,对研究区滑坡危险性进行科学评价。选取地形类、地质类、水文类、人类工程活动等四大类共计12个评价因子指标作为研究区滑坡危险性评价指标,采用随机森林模型评价滑坡危险性,考虑评价模型中滑坡数据时效性差、不准确等特点,利用最新Sentinel-1A雷达数据,采用SBAS-InSAR方法获取最新的地面变形数据替代传统评价模型中的滑坡数据,结果表明,基于InSAR技术与随机森林算法的滑坡危险性评估AUC值为0.90,精确度较高。该方法有效地提高了地质灾害危险性评估的准确度,可以为政府部门的防灾减灾工作提供更加高效的决策支撑。 展开更多

关键词 滑坡 SBAS-InSAR 随机森林算法 危险性评估 清江

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中国省域新质生产力空间网络结构动态演进及驱动力分析 被引量：3

3

作者 魏峰 范晓凯 《金融发展研究》 北大核心 2024年第9期14-24,共11页

为推动区域协调发展和新质生产力的均衡布局,本文基于K-means聚类分析和随机森林算法测算了2012—2022年中国30个省份的新质生产力发展水平,采用社会网络分析方法系统地研究了中国省域新质生产力空间网络的动态演进特征,并结合文本分析... 为推动区域协调发展和新质生产力的均衡布局,本文基于K-means聚类分析和随机森林算法测算了2012—2022年中国30个省份的新质生产力发展水平,采用社会网络分析方法系统地研究了中国省域新质生产力空间网络的动态演进特征,并结合文本分析和QAP回归模型探讨了省域新质生产力空间网络差异的驱动因素。研究发现:中国新质生产力整体上呈上升趋势,但区域间发展不均衡问题突出,呈现出东强西弱的特点;在空间分布上,省域新质生产力空间网络的复杂度逐年增加,网络关联和互动不断增强,其中东部沿海省份始终处于核心区域,中部省份逐渐进入核心区,而东北地区始终处于边缘区域。此外,QAP回归结果显示,加强技术进步、提高人力资本素质和有效利用数据要素可以显著提升省域新质生产力水平,推动区域经济的协调和可持续发展。 展开更多

关键词 新质生产力 随机森林算法 社会网络分析 文本分析方法 QAP

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基于随机森林模型的长江流域分区多源融合降水模拟方法研究 被引量：7

4

作者 宋蕾玥 张珂 +3 位作者 晁丽君 李曦 牛杰帆 黄轶铭 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期125-132,共8页

基于3种卫星降水产品,提出了一种基于随机森林模型的长江流域分区多源融合降水模拟算法(FCM-RF算法)。采用模糊C均值算法,结合地面观测站点资料对长江流域进行降水区域划分,引入降水比降刻画降水空间性,进一步通过普通克里金插值法优化... 基于3种卫星降水产品,提出了一种基于随机森林模型的长江流域分区多源融合降水模拟算法(FCM-RF算法)。采用模糊C均值算法,结合地面观测站点资料对长江流域进行降水区域划分,引入降水比降刻画降水空间性,进一步通过普通克里金插值法优化融合结果,得到一套长江流域空间分辨率为0.25°×0.25°的多源融合降水产品,并对其进行了评估。结果表明:FCM-RF算法在长江流域具有良好的表现,可以有效提高原始卫星降水产品对于降水事件的捕捉能力,在验证站点模拟降水量与实测降水量的相关系数可达到0.76;FCM-RF算法在年际上具有相似变化特征,对于春秋季降水的敏感性较高,在夏季由于强降水影响表现欠佳,冬季由于雨量稀少、存在固态降水,呈现出误差小、相关系数较低的特点;FCM-RF算法在东南地区具有较强的降水捕捉能力,在青藏高原地区的准确性较低。 展开更多

关键词 降水模拟 模糊C均值算法 随机森林模型 分区多源融合方法 FCM-RF算法 长江流域

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基于聚合二次模态分解及Informer的短期负荷预测 被引量：19

5

作者 石卓见 冉启武 徐福聪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2574-2583,I0087-I0091,共15页

针对区域级负荷的非平稳性及长序列预测精度低的问题,该文提出了一种基于聚合二次模态分解及Informer的短期负荷预测方法。首先,运用改进完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive ... 针对区域级负荷的非平稳性及长序列预测精度低的问题,该文提出了一种基于聚合二次模态分解及Informer的短期负荷预测方法。首先,运用改进完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)对负荷序列进行初步分解,削弱原始序列的随机性与波动性;其次,根据子序列的样本熵计算结果进行聚合,并通过比较不同的聚合方式选出最优重构方案;然后,利用变分模态分解对高复杂度的合作模态函数进行二次分解;充分考虑到电价、气象等因素对负荷的影响,采用随机森林(random forest,RF)算法进行相关性分析,从而为每个子序列构建不同的高耦合度特征矩阵并输入Informer进行建模,并通过其多层次编码及稀疏多头自注意力机制等方式提高对负荷序列的预测效率;最后采用巴塞罗那区域级负荷数据集进行实例验证,结果显示所提框架有效解决了模态分解过程中的模态混叠以及高频分量问题,并且其长序列预测均方根误差相比其他经典深度学习模型最高降低了65.28%。 展开更多

关键词 短期负荷预测 二次分解 样本熵 聚合方式比较 INFORMER 随机森林算法 长序列预测

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基于GRACE数据重建的黄河流域实际蒸散发及其时空演变特征分析 被引量：1

6

作者 王芊予 粟晓玲 +2 位作者 褚江东 胡雪雪 张特 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期112-121,共10页

利用多种深度学习方法对重力场恢复与气候试验(GRACE)数据进行插补,利用随机森林算法对GRACE数据进行空间降尺度,基于水量平衡方程计算黄河流域实际蒸散发,并采用4种蒸散发产品进行验证,进而分析黄河流域实际蒸散发的时空演变规律。结... 利用多种深度学习方法对重力场恢复与气候试验(GRACE)数据进行插补,利用随机森林算法对GRACE数据进行空间降尺度,基于水量平衡方程计算黄河流域实际蒸散发,并采用4种蒸散发产品进行验证,进而分析黄河流域实际蒸散发的时空演变规律。结果表明:长短期记忆神经网络的整体插补精度优于深度神经网络和卷积长短期记忆神经网络;基于GRACE数据估算的实际蒸散发与4种蒸散发产品的平均相关系数为0.903,表明基于GRACE数据估算的实际蒸散发结果适用性较好;2003—2021年黄河流域多年平均实际蒸散发为144.38~775.62 mm,空间上呈南多北少的分布特征,时间上呈夏多冬少的季节变化特征,2003—2016年以2.51 mm/a的速率上升,2017年后呈下降趋势。 展开更多

关键词 实际蒸散发 GRACE数据 深度学习方法 随机森林算法 黄河流域

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三维超声风速计阴影补偿方法研究

7

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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基于可见光光谱和随机森林算法的冬小麦冠层图像分割 被引量：10

8

作者 刘亚东 崔日鲜 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期3480-3484,共5页

数字图像分析技术因其高效、快速等特点,已被广泛应用于作物长势和氮素营养状况的无损监测领域。获取作物冠层覆盖度及可见光光谱亮度值及其衍生的色彩指数,需要从作物冠层图像中准确分割出作物图像。研究以冬小麦与背景(土壤)在可见光... 数字图像分析技术因其高效、快速等特点,已被广泛应用于作物长势和氮素营养状况的无损监测领域。获取作物冠层覆盖度及可见光光谱亮度值及其衍生的色彩指数,需要从作物冠层图像中准确分割出作物图像。研究以冬小麦与背景(土壤)在可见光波段反射率的差异为依据,利用基于CIEL*a*b*色彩空间a*分量的最大类间方差法和基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法对冬小麦冠层图像进行了分割,并比较了图像分割精度。结果表明,三种方法均具有较高的分割精度,其中基于随机森林算法的图像分割效果明显好于最大类间方差法,而基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法的图像分割效果差异较小。研究结果表明,随机森林算法可直接利用冠层图像可见光波段的三个色彩分量(R,G和B)分割冬小麦冠层图像。 展开更多

关键词 可见光光谱 随机森林算法 最大类间方差法 冠层图像 分割

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基于随机森林算法的耕地质量定级指标体系研究 被引量：14

9

作者 林子聪 任向宁 +2 位作者 朱阿兴 赵鑫 胡月明 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期38-48,共11页

【目的】分析研究区域内的耕地质量差异,优化耕地利用与布局,为耕地保护提供参考依据。【方法】以青海省共和县、都兰县和乌兰县的耕地为研究对象,根据历史及现有文献收集耕地质量的影响因素,采用随机森林算法和相关性分析筛选定级指标... 【目的】分析研究区域内的耕地质量差异,优化耕地利用与布局,为耕地保护提供参考依据。【方法】以青海省共和县、都兰县和乌兰县的耕地为研究对象,根据历史及现有文献收集耕地质量的影响因素,采用随机森林算法和相关性分析筛选定级指标并确认权重,通过加权求和法计算定级指数并划分级别,得到定级结果。与常用的特尔菲法定级成果进行比较分析。【结果】随机森林算法得到的变量重要性(I)范围在0.03~11.94,相关性分析结果显示,大部分影响因素间相关性不显著,有8个为显著相关,综合I值和相关性分析结果将30个影响因素收敛为4个纬度下的14个定级指标,其中影响研究区域耕地质量的主要因素为生态系统脆弱性、生长季平均降水和年总太阳辐射量,权重分别为0.11、0.10和0.09,随机森林算法评价结果与实际情况相符。【结论】与常用的特尔菲法比较,随机森林算法稳定性更好,级别指数变幅区间更小,更有利于构建省级空间尺度的耕地级别可比序列。 展开更多

关键词 耕地质量评价 定级指标体系 随机森林算法 特尔菲法

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汾河流域上游基流特征及其影响因素 被引量：11

10

作者 吕向林 姬世保 +2 位作者 仇亚琴 郝春沣 杨月 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期147-153,共7页

针对汾河流域河川径流量、河川基流量急剧减少和流域内生态环境恶化严重的问题,根据汾河流域上游控制站兰村水文站实测径流量数据,对比了数字滤波法、时间步长法对汾河流域基流分割的适用性,分析了基流变化特征及主要影响因素,并应用随... 针对汾河流域河川径流量、河川基流量急剧减少和流域内生态环境恶化严重的问题,根据汾河流域上游控制站兰村水文站实测径流量数据,对比了数字滤波法、时间步长法对汾河流域基流分割的适用性,分析了基流变化特征及主要影响因素,并应用随机森林算法对影响因素重要性进行了评价。结果表明:数字滤波法(α=0.925)适宜汾河流域基流分割,可以客观反映汾河流域基流情况;河川基流量在1956—2016年呈极显著下降趋势,在2008年之后有所缓解,突变发生在1981年和2008年;汾河流域上游基流年内分布呈典型双峰型结构,峰值流量从之前的8月转移至3月,2000—2009年平均基流量仅为1956—1959年的1/8;降水量减少对基流量减少的贡献率仅为9.96%,不考虑气温影响时人类活动对基流量减少的贡献率为83.19%;人类活动中煤矿开采和地下水开采是造成基流减少的主要因素。 展开更多

关键词 河川径流量 河川基流量 人类活动 数字滤波法 随机森林算法 汾河流域

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减压馏分黏度指数的近红外预测研究 被引量：4

11

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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全极化合成孔径雷达高维小样本数据在森林地上生物量估算中的应用 被引量：3

12

作者 吴国明 范文义 +4 位作者 司国玉 于颖 魏萌 刘志会 毛毓 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期74-82,共9页

以河北省承德市塞罕坝机械林场为试验区域,设置37块实测样地;以随机森林模型、自适应遗传算法为基础,构建随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法(RF-LOOCV-AGA),对高维小样本合成孔径雷达(SAR)数据特征集同时进行特征选择和回归估计;... 以河北省承德市塞罕坝机械林场为试验区域,设置37块实测样地;以随机森林模型、自适应遗传算法为基础,构建随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法(RF-LOOCV-AGA),对高维小样本合成孔径雷达(SAR)数据特征集同时进行特征选择和回归估计;利用试验地大地2号(ALOS-2)全极化数据提取121个高共线性特征,结合实测样地数据,构建高共线性高维小样本数据集,并应用随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法、随机森林算法、逐步回归法,分析全极化合成孔径雷达数据估算森林地上生物量时,因样地较少、影响因素维数多存在的高共线性;探索在算法层面各极化分解参数之间存在的高共线性及小样本林业数据回归估计泛化能力。结果表明:随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法从121个高共线性特征集中筛选出含19个影响因素的特征子集,交叉留一法验证泛化精度决定系数为0.906 9、均方根误差为14.184 0 t/hm^(2)、相对均方根误差为11.70%;逐步回归法从121个高共线性特征集中筛选出含7个影响因素的特征子集,交叉留一法验证泛化精度决定系数为0.777 0、均方根误差为23.075 9 t/hm^(2)、相对均方根误差为=19.03%;拟合决策树数目为50、100、150、200的随机森林模型,交叉留一法验证泛化精度均方根误差分别为18.479 44、18.050 25、18.180 52、18.395 33 t/hm^(2)。3种方法泛化精度对比表明,在高维高共线性小样本情况时,随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法精度,优于随机森林算法、逐步回归法。 展开更多

关键词 森林生物量 森林生物量估算方法 随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法 塞罕坝机械林场

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基于随机森林的流处理检查点性能预测 被引量：4

13

作者 褚征 于炯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1452-1459,共8页

物联网(IoT)的发展引起流数据在数据量和数据类型两方面不断增长。由于实时处理场景的不断增加和基于经验知识的配置策略存在缺陷,流处理检查点配置策略面临着巨大的挑战,如费事费力,易导致系统异常等。为解决这些挑战,该文提出基于回... 物联网(IoT)的发展引起流数据在数据量和数据类型两方面不断增长。由于实时处理场景的不断增加和基于经验知识的配置策略存在缺陷,流处理检查点配置策略面临着巨大的挑战,如费事费力,易导致系统异常等。为解决这些挑战,该文提出基于回归算法的检查点性能预测方法。该方法首先分析了影响检查点性能的6种特征,然后将训练集的特征向量输入到随机森林回归算法中进行训练,最后,使用训练好的算法对测试数据集进行预测。实验结果表明,与其它机器学习算法相比,随机森林回归算法在CPU密集型基准测试,内存密集型基准测试和网络密集型基准测试上针对检查点性能的预测具有误差低,准确率高和运行高效的优点。 展开更多

关键词 流处理 预测方法 检查点性能 随机森林 回归算法

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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

14

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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基于双层随机森林算法的短期负荷预测模型 被引量：25

15

作者 邢书豪 高广玲 张智晟 《广东电力》 2019年第9期160-166,共7页

为了提高电力系统短期负荷预测的准确性,提出了基于双层随机森林算法的电力系统短期负荷预测模型。在预测模型的第1阶段,用随机森林算法构建初始预测模型,得到训练残差,将训练残差代入原始训练样本构建新的训练样本;在第2阶段,采用新的... 为了提高电力系统短期负荷预测的准确性,提出了基于双层随机森林算法的电力系统短期负荷预测模型。在预测模型的第1阶段,用随机森林算法构建初始预测模型,得到训练残差,将训练残差代入原始训练样本构建新的训练样本;在第2阶段,采用新的训练样本对随机森林算法再次进行训练,从而充分解读训练样本中的有效信息;最后,将2个阶段的随机森林模型融合,得到双层随机森林预测模型。以某市实际电力负荷数据作为算例,对模型进行仿真验证,结果表明:相比于基于单层随机森林算法的预测模型,基于双层随机森林算法的预测模型准确性更高。 展开更多

关键词 随机森林算法 电力系统 短期负荷预测 Bagging方法 CART决策树

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