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基于CEEMD-BiLSTM-RFR的短期光伏功率预测 被引量：7
1
作者 冯沛儒 江桂芬 +2 位作者 徐加银 叶剑桥 李生虎 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第5期1955-1962,共8页
由于短期光伏预测中气象因素的时间尺度不同,直接分析其对光伏功率的相关性,易忽略时间尺度的影响,进而导致预测模型误差。为提高光伏功率预测精度,构建了预测模型。首先,利用互补集合经验模态分解(complementary empirical mode decomp... 由于短期光伏预测中气象因素的时间尺度不同,直接分析其对光伏功率的相关性,易忽略时间尺度的影响,进而导致预测模型误差。为提高光伏功率预测精度,构建了预测模型。首先,利用互补集合经验模态分解(complementary empirical mode decomposition,CEEMD)将光伏序列进行分解,得到在不同时间尺度上的光伏分量;然后,通过Pearson相关系数分析各光伏分量与空气温度、太阳辐射度、风速、风向和空气湿度的关系,对于强相关分量建立关于气象因素的随机森林回归(random forest regression,RFR)预测模型,弱相关分量直接通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory neural network,BiLSTM)进行预测;并将预测求和输出。通过安徽省蚌埠市光伏电站7月实测数据进行验证,实验结果表明,所提预测模型CEEMD-BiLSTM-RFR相比传统预测模型有较好的预测精度。 展开更多
关键词 光伏功率预测 互补集合经验模态分解 相关性分析 BiLSTM 随机森林回归
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基于机器学习的30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分的分配比预测研究 被引量：1
2
作者 于婷 张音音 +6 位作者 张睿志 金文蕾 罗应婷 朱升峰 何辉 叶国安 龚禾林 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第1期14-23,共10页
为最优化后处理过程的实验条件、优化工艺、降低实验成本和时间,并提高后处理流程数学模拟的准确性,本文基于随机森林、支持向量回归和K近邻这3种经典的机器学习算法建立了30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分铀、钚、硝酸的分配比数学模型... 为最优化后处理过程的实验条件、优化工艺、降低实验成本和时间,并提高后处理流程数学模拟的准确性,本文基于随机森林、支持向量回归和K近邻这3种经典的机器学习算法建立了30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分铀、钚、硝酸的分配比数学模型,并基于不同数据集进行了超参数优化和模型训练。通过对模型进行验证和测试,发现采用随机森林算法建立的分配比模型准确度最高,其对铀预测的平均绝对相对误差达7.73%,较传统方法提高了约7%。与传统建模方法相比,机器学习方法建立模型的准确度更高。 展开更多
关键词 分配比数学模型 随机森林 支持向量回归 K近邻
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深埋长大隧道地温预测的机器学习算法对比研究 被引量：1
3
作者 周权 罗锋 +1 位作者 柴波 周爱国 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第1期137-147,共11页
地热对隧道施工、工程结构及运营安全等均有较大的危害,随着我国基础设施建设布局西移,隧道建设的地质条件愈发复杂,隧道埋深和长度不断增加,隧道施工期高温热害问题频发。针对传统地温预测方法中预测精度不高、数据运用不充分,单一机... 地热对隧道施工、工程结构及运营安全等均有较大的危害,随着我国基础设施建设布局西移,隧道建设的地质条件愈发复杂,隧道埋深和长度不断增加,隧道施工期高温热害问题频发。针对传统地温预测方法中预测精度不高、数据运用不充分,单一机器学习模型解译性差等问题,以A隧道为研究对象,将决策树(decision tree,DT)、支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)进行耦合,提出了基于DT-SVM-RF模型的深埋长大隧道地温预测方法。在分析隧道综合测井、地应力及岩石热物理试验、航空物探数据后,选取深度、声波波速等10个影响因子作为模型的输入,采用随机交叉验证和空间交叉验证对模型的鲁棒性、泛化能力进行检验,构建LASSO回归、随机森林、互信息3种回归模型,分析10个影响因子的特征重要性排序。结果表明:在测试集上多元线性回归、支持向量机、人工神经网络和决策树-支持向量机-随机森林(decision tree-support vector machinerandom forest,DT-SVM-RF)模型决定系数(R^(2))分别为0.76、0.91、0.88、0.93,均方误差MSE分别为17.64、6.25、8.46、5.20,DT-SVM-RF模型具有相对更优的预测性能,深度、岩石导温系数、岩石导热系数、最大水平主应力特征较为重要,说明DT-SVM-RF模型能有效地提高地温预测的准确率。研究结果可为类似隧道地温预测提供一种精度更高的可行新思路。 展开更多
关键词 隧道热害 隧道安全 多元线性回归 支持向量机(SVM) 随机森林(RF) 人工神经网络(ANN) 特征选择
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基于机器学习的Budyko框架流域时变特征参数估计 被引量：1
4
作者 薛联青 陈雨欣 +1 位作者 刘远洪 杨明杰 《水资源保护》 北大核心 2025年第4期10-18,41,共10页
为分析黄河中游Budyko框架流域特征参数的时空变化,并捕捉不同因素对流域特征参数的影响,基于黄河中游8个子流域的径流、气象和人类活动数据,分区构建多元线性回归(MLR)、梯度提升(GB)和随机森林(RF)模型,对傅抱璞方程中的流域特征参数... 为分析黄河中游Budyko框架流域特征参数的时空变化,并捕捉不同因素对流域特征参数的影响,基于黄河中游8个子流域的径流、气象和人类活动数据,分区构建多元线性回归(MLR)、梯度提升(GB)和随机森林(RF)模型,对傅抱璞方程中的流域特征参数ω进行模拟。通过交叉验证选择表现最优的模型,识别对ω影响显著的主要控制因素,并进一步将最优模型纳入水热耦合平衡方程,构建时变Budyko框架,量化气候变化和下垫面变化对径流的贡献率。结果表明:3种模型中,RF模型在模拟ω时优于MLR和GB模型;1980—2019年各子流域ω值均呈增大趋势,ω主要受不透水面面积、人口和地区生产总值等人类活动因素的控制,在气候因素中潜在蒸散发是重要的控制因素;下垫面变化是黄河中游大多数子流域径流变化的主要驱动因素,然而气候变化对沁河子流域的影响略强于下垫面变化。 展开更多
关键词 Budyko框架 流域特征参数 多元线性回归模型 梯度提升模型 随机森林模型 黄河中游
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基于声场特征和C扫描图像的棒材缺陷定量评价
5
作者 董明 田辉 +3 位作者 马宏伟 陈渊 曹现刚 万翔 《电子学报》 北大核心 2025年第4期1212-1220,共9页
缺陷定量评价是无损检测领域研究的重点,超声波的扩散导致C扫描图像边缘模糊,影响缺陷定量精度.为了提高棒材缺陷定量的准确性,提出了基于声场特征和C扫描图像的棒材缺陷定量评价方法 .基于多元高斯声束模型,根据超声波在曲面界面的传... 缺陷定量评价是无损检测领域研究的重点,超声波的扩散导致C扫描图像边缘模糊,影响缺陷定量精度.为了提高棒材缺陷定量的准确性,提出了基于声场特征和C扫描图像的棒材缺陷定量评价方法 .基于多元高斯声束模型,根据超声波在曲面界面的传播规律,建立了水浸条件下棒材内部的声场模型,仿真得到棒料内部的声场分布,提取缺陷所在目标平面的声场特征值.以尼龙棒为研究对象,对含有不同深度、不同直径平底孔的尼龙棒试件进行超声C扫描成像,提取C扫描图像的特征值.建立数据集并训练随机森林回归模型,利用训练后的回归模型对测试集进行预测,得到的平底孔尺寸值比6 dB下降法的结果更接近于标准值,对于1.5 mm平底孔的定量误差为19.33%,下降了27.34个百分点.对含有自然缺陷的尼龙棒试件进行定量评价,结果表明该方法能够准确得到尼龙棒自然缺陷的尺寸信息. 展开更多
关键词 多元高斯声束模型 缺陷定量 C扫描成像 随机森林回归 棒料
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基于图神经网络的滑坡易发性评价——以湖南省临湘市为例
6
作者 刘晓东 肖婷 +3 位作者 王璨 王李昌 覃佐辉 黄伟 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第4期74-87,共14页
开展区域滑坡易发性评价是制定防灾减灾措施的关键,针对目前诸多易发性研究在空间捕捉和非线性拟合的不足,该文提出一种基于图神经网络(graph neural network,GNN)的区域滑坡易发性建模框架。以湖南省临湘市为研究对象,综合选取高程、... 开展区域滑坡易发性评价是制定防灾减灾措施的关键,针对目前诸多易发性研究在空间捕捉和非线性拟合的不足,该文提出一种基于图神经网络(graph neural network,GNN)的区域滑坡易发性建模框架。以湖南省临湘市为研究对象,综合选取高程、工程岩组等12个孕灾因子,建立GNN滑坡易发性评价模型,并与逻辑回归(logistic regression,LR)和随机森林(random forest,RF)模型进行对比研究。结果表明,3种模型的滑坡易发性结果均符合区域滑坡的空间分布特征,极高/高易发区在研究区东部及东南部呈离散、不连续分布,该区域水系密集、斜坡结构较破碎松散。模型划分存在一定的相似性和差异性,GNN模型在评价中具有最好的分区效果,AUC值(0.941)、准确率(0.744)、召回率(0.827)、F1分数(0.709)均显著高于LR和RF。这表明GNN模型能更好地捕捉滑坡的空间信息,能有效提高滑坡易发性评价的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 图神经网络 临湘市 随机森林 逻辑回归
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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
7
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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花山谜窟—渐江风景名胜区乔木林森林蓄积量估测
8
作者 唐雪海 钱子悦 +5 位作者 王佩 黄庆丰 左纬杰 倪辰 孔令媛 许程 《安徽农业科学》 2025年第14期121-125,170,共6页
以花山谜窟—渐江风景名胜区作为研究对象,结合Landsat遥感影像和DEM数据,综合考虑光谱、纹理、地形特征,分别使用多元线性逐步回归(MLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)构建乔木林遥感蓄积量估算模型,并选择最优模型反演研究区乔木... 以花山谜窟—渐江风景名胜区作为研究对象,结合Landsat遥感影像和DEM数据,综合考虑光谱、纹理、地形特征,分别使用多元线性逐步回归(MLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)构建乔木林遥感蓄积量估算模型,并选择最优模型反演研究区乔木蓄积。结果表明:对比3种模型估测结果的精度评价指标R^(2)和RMSE,MLSR的R^(2)=0.46,RMSE=113.14 m^(3)/hm^(2);SVM的R^(2)=0.57,RMSE=98.36 m^(3)/hm^(2);FM的R^(2)=0.65,RMSE=91.01 m^(3)/hm^(2);最终以RF模型为最优模型反演研究区蓄积量,得出乔木总蓄积量688 516.275 m^(3),平均蓄积量245.467 m^(3)/hm^(2)。该研究结果可为风景名胜区森林生态服务功能价值评估提供数据支撑。 展开更多
关键词 森林蓄积量 遥感反演 随机森林 支持向量机 多元线性逐步回归
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水绿协同作用下的城市滨水绿地固碳效能
9
作者 袁旸洋 罗尚岑 +4 位作者 杨明珠 黄韬睿 姚思丹 毛婧雯 洪仟雨 《中国城市林业》 2025年第3期82-90,共9页
【目的】探究水绿协同作用对绿地固碳效能的影响,为实现以高碳汇为目标的城市滨水绿地规划设计与更新提供数据支持与理论参考。【方法】以南京秦淮新河两侧滨水绿地为研究对象,首先采用实测与遥感技术结合的方法计算绿地固碳效率;然后... 【目的】探究水绿协同作用对绿地固碳效能的影响,为实现以高碳汇为目标的城市滨水绿地规划设计与更新提供数据支持与理论参考。【方法】以南京秦淮新河两侧滨水绿地为研究对象,首先采用实测与遥感技术结合的方法计算绿地固碳效率;然后构建水绿空间关系指标因子体系,采用机器学习的随机森林方法识别关键影响因子;最后通过建立16个情景模型,对关键影响因子进行模拟验证。【结果】1)滨水绿地固碳效率高于非滨水绿地;2)10、10~20 m林地面积占比对滨水绿地固碳能力具有较高影响,即绿地与水的距离越近固碳能力越好;3)滨水区域设计中,距水岸10 m内应以绿地为主,提升岸线复杂度并尽量增加绿地纵深;4)宜选用高碳汇、耐水湿乔灌木在绿地中均衡分布栽植,避免条带状种植。【结论】研究证实了水绿在固碳效益上的协同作用,所识别的影响固碳的水绿空间关系指标可为高碳汇下城市滨水绿地规划设计与更新提供数据支持与理论参考。未来研究可提升植物固碳效率测算的精确度,并在时间尺度和应用场景上拓展研究的深度和丰富度。 展开更多
关键词 蓝绿空间 滨水绿地 碳汇效能 随机森林回归模型 情景模拟
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应用背包和无人机LiDAR数据对森林地上生物量估测 被引量：1
10
作者 李馨 岳彩荣 +4 位作者 罗洪斌 张澜钟 沈健 李佳 李初蕤 《东北林业大学学报》 CAS 北大核心 2025年第2期105-113,共9页
激光雷达(LiDAR)技术在林业调查中应用广泛,能够精确获取森林垂直结构信息。利用背包LiDAR结合实地调查样地,验证其替代实地调查的可行性;应用UAV-LiDAR数据,采用多元逐步回归(MSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法,建立地上生物量... 激光雷达(LiDAR)技术在林业调查中应用广泛,能够精确获取森林垂直结构信息。利用背包LiDAR结合实地调查样地,验证其替代实地调查的可行性;应用UAV-LiDAR数据,采用多元逐步回归(MSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法,建立地上生物量估测模型并进行对比分析。研究结果显示:(1)在人工干预下,应用背包LiDAR数据提取的单木参数与实测值高度相关,平均胸径的决定系数(R^(2))为0.98,均方根误差(R_(MSE))为0.35 cm;平均树高的R^(2)为0.96,R_(MSE)为0.63 m。(2)应用背包LiDAR构建的生物量样本,利用UAV-LiDAR建立的AGB估测模型中,随机森林模型表现最佳(R^(2)=0.75,R_(MSE)=23.58 t/hm^(2)),其次是支持向量机模型(R^(2)=0.63,R_(MSE)=30.49 t/hm^(2)),多元逐步回归模型表现最差(R^(2)=0.54,R_(MSE)=35.60 t/hm^(2))。因此,背包LiDAR获取的单木胸径及树高精度较高,可替代实测样地生物量,以扩大样本覆盖范围;应用背包LiDAR数据结合机载LiDAR,可实现较大尺度的森林生物量快速估测,为大范围森林生物量反演提供了一种可行方法。 展开更多
关键词 背包激光雷达 无人机激光雷达 森林地上生物量 多元逐步回归 支持向量机 随机森林
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基于多种机器学习模型的灵台县地质灾害易发性评估 被引量：1
11
作者 安亚鹏 汪霞 +4 位作者 张芮 刘兴荣 张国信 唐家凯 周自强 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期84-90,98,共8页
以灵台县为例,选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、地层岩性、归一化植被指数、多年平均降雨量、河流缓冲区、土地利用和道路缓冲区10个因素作为地质灾害评价因子,利用逻辑回归(LR)、决策树(DT)和随机森林(RF)机器学习模型进行地质灾害... 以灵台县为例,选取高程、坡度、坡向、地形起伏度、地层岩性、归一化植被指数、多年平均降雨量、河流缓冲区、土地利用和道路缓冲区10个因素作为地质灾害评价因子,利用逻辑回归(LR)、决策树(DT)和随机森林(RF)机器学习模型进行地质灾害易发性评价,用受试者工作特征曲线进行模型预测精度评价.结果表明,RF模型的地质灾害极高易发区包含57.32%的地质灾害点,高于LR和DT模型的54.88%和48.78%;RF模型的地质灾害点密度为0.47处/km^(2),高于LR和DT模型,表明RF模型在预测成功率上高于LR和DT模型.RF模型评价结果的曲线下面积为0.883,优于LR和DT模型,其中极高易发区和高易发区面积占比分别为4.9%和13.8%. 展开更多
关键词 易发性评价 逻辑回归模型 决策树模型 随机森林模型 受试者工作特征曲线
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基于高光谱数据冬小麦关键生育期磷素估测模型研究
12
作者 王子傲 赖宁 +5 位作者 耿庆龙 吕彩霞 李永福 信会男 李娜 陈署晃 《中国土壤与肥料》 北大核心 2025年第6期237-245,共9页
磷素是植物生长发育不可缺少的营养元素,以新疆冬小麦为研究对象,使用地物光谱仪采集冬小麦4个关键生育期的冠层高光谱数据,结合实验室叶片磷素含量测定,探究高光谱数据在估测全生育期冬小麦叶片磷含量时估测模型的精准性与可靠性。以... 磷素是植物生长发育不可缺少的营养元素,以新疆冬小麦为研究对象,使用地物光谱仪采集冬小麦4个关键生育期的冠层高光谱数据,结合实验室叶片磷素含量测定,探究高光谱数据在估测全生育期冬小麦叶片磷含量时估测模型的精准性与可靠性。以冬小麦叶片磷含量和原始光谱与光谱指数进行相关性分析,以敏感波段与光谱指数为输入变量,结合逐步回归、偏最小二乘回归、BP神经网络回归和随机森林回归对叶片磷含量进行预测,建立冬小麦磷素含量反演模型。研究结果表明,利用机器学习模型(特别是随机森林回归模型)在拔节期、扬花期和灌浆期的表现优于线性回归模型,而在孕穗期BP神经网络回归模型表现更佳。随机森林回归模型在拔节期、扬花期和灌浆期的决定系数(R^(2))分别为0.764、0.811和0.805,均方根误差(RMSE)分别为0.652、0.152和0.224;BP神经网络回归模型在孕穗期的R^(2)为0.772,RMSE为0.313。以上结果证明了高光谱技术在冬小麦磷素含量估测中的有效性和可行性,为快速、无损检测小麦磷素含量及小麦磷素精准管理提供参考依据。 展开更多
关键词 小麦 磷素含量 高光谱 随机森林回归 BP神经网络回归
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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
13
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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基于机器学习的海上风电场浅部地层CPT参数预测方法
14
作者 李书兆 魏澈 +4 位作者 申辰 孙国栋 杨叶涛 罗进华 王教龙 《热带海洋学报》 北大核心 2025年第4期14-24,共11页
海上风电平台的建设,迫切需要利用海底的地质工程资料,提高地质参数预测的计算效率和准确率。静力触探试验(cone penetration testing,CPT)数据具有独特优势,在海上风电场地质参数建模中具有重要作用。传统的CPT参数预测主要采用贝叶斯... 海上风电平台的建设,迫切需要利用海底的地质工程资料,提高地质参数预测的计算效率和准确率。静力触探试验(cone penetration testing,CPT)数据具有独特优势,在海上风电场地质参数建模中具有重要作用。传统的CPT参数预测主要采用贝叶斯、克里金插值等方法。本研究将支持向量回归、随机森林和神经网络算法引入地质参数预测领域,融合二维地震数据的空间连续性优势和静力触探数据的垂向分辨率优势,对南海莺歌海盆地的东方海上风电场浅部地层进行CPT参数预测与建模。利用误差直方图和验证散点图对3种方法的准确率进行比较,结果表明,神经网络预测结果综合性能较为优秀,支持向量回归模型预测结果较为简单。由于随机森林方法具有截断性,预测结果最差,在水平方向出现了突变。本研究可以为海底地质岩土参数预测提供一种新的研究思路。 展开更多
关键词 静力触探试验 参数预测 随机森林 支持向量回归 神经网络
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典型黑土区农场尺度土壤属性数字制图方法对比研究
15
作者 王奇 王世航 +4 位作者 陶勤 刘峰 宋效东 赵明松 徐胜祥 《土壤》 北大核心 2025年第2期430-444,共15页
以东北典型黑土区友谊农场核心示范区为研究区,选取土壤因子、地形因子和遥感指数等环境变量,运用普通克里格(OK)、地理加权回归(GWR)、随机森林(RF)和随机森林–普通克里格(RF-OK)4种代表性数字土壤制图模型,对示范区表层土壤p H、土... 以东北典型黑土区友谊农场核心示范区为研究区,选取土壤因子、地形因子和遥感指数等环境变量,运用普通克里格(OK)、地理加权回归(GWR)、随机森林(RF)和随机森林–普通克里格(RF-OK)4种代表性数字土壤制图模型,对示范区表层土壤p H、土壤有机质(SOM)和土壤全氮(TN)进行空间预测制图,并根据模型精度选择最优模型绘制出空间分布不确定性图。结果表明:(1)示范区表层土壤p H、SOM和TN含量平均值分别为6.63、42.26 g/kg和1.94 g/kg,变异系数分别为13.67%、29.50%和31.98%,均属于中等程度空间变异;(2)对比4种模型精度指标,RF-OK模型对示范区p H和SOM的预测性能表现最佳(R^(2)=0.83,CCC=0.84,RMSE=0.41和R^(2)=0.72,CCC=0.68,RMSE=7.36 g/kg);RF模型对TN的预测性能最佳(R^(2)=0.59,CCC=0.68,RMSE=0.36 g/kg);(3)示范区3种土壤属性的空间分布表现出较强的空间异质性,4种模型预测的土壤p H、SOM和TN空间分布的整体变化趋势基本一致,均表现出东北部高、西南部低的空间格局。本研究将不仅为示范区精准农业管理提供数据支持,也为数字土壤制图在实际应用中预测方法的选取提供有价值的参考。 展开更多
关键词 土壤有机质 土壤全氮 数字土壤制图 随机森林 地理加权回归
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妊娠高血压病人并发HELLP综合征风险预测模型的构建
16
作者 陈春榕 陈宁静 +3 位作者 杨宁 陈伟凤 高玉玲 吴碧瑜 《护理研究》 北大核心 2025年第4期540-545,共6页
目的:分析妊娠高血压病人并发HELLP综合征的影响因素,并构建妊娠高血压病人并发HELLP综合征的风险预测模型。方法:选取2020年2月—2023年8月在泉州市第一医院、福建医科大学附属第二医院以及泉州市妇幼保健院儿童医院治疗的470例妊娠高... 目的:分析妊娠高血压病人并发HELLP综合征的影响因素,并构建妊娠高血压病人并发HELLP综合征的风险预测模型。方法:选取2020年2月—2023年8月在泉州市第一医院、福建医科大学附属第二医院以及泉州市妇幼保健院儿童医院治疗的470例妊娠高血压病人为研究对象,收集研究对象的临床资料,采用多因素Logistic回归筛选影响妊娠高血压病人并发HELLP综合征的危险因素,运用R软件建立预测妊娠高血压病人并发HELLP综合征的随机森林模型。结果:470例妊娠高血压病人HELLP综合征发生率为9.57%。Logistic回归分析结果显示,年龄、发病孕周、文化程度、是否规律产检、血小板计数(PLT)、胎盘生长因子(PLGF)均是妊娠高血压病人并发HELLP综合征的独立危险因素(P<0.05)。随机森林模型预测妊娠高血压病人并发HELLP综合征的受试者工作特征曲线下面积(AUC)与Logistic回归模型的AUC值无明显差异。经过5折交叉验证,回归模型预测正确率为81.3%。结论:年龄、发病孕周、文化程度、规律产检、PLT、PLGF为妊娠高血压病人并发HELLP综合征的影响因素,基于上述因素构建的随机森林模型对妊娠高血压病人并发HELLP综合征具有较好的风险预测效能。 展开更多
关键词 妊娠高血压 HELLP综合征 LOGISTIC回归模型 随机森林模型 影响因素
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基于关键特征的制冷剂泄漏故障软测量研究
17
作者 凌敏彬 杨钰婷 +2 位作者 韩华 徐玲 崔晓钰 《制冷学报》 北大核心 2025年第2期145-154,共10页
针对制冷剂泄漏难以直接测量的问题,建立基于数据挖掘和关键特征的制冷剂泄漏故障软测量研究。通过随机森林重要性排序和距离相关系数对制冷剂泄漏故障的表征特征进行筛选,建立支持向量回归(SVR)软测量模型对泄漏进行定量测量。经一台... 针对制冷剂泄漏难以直接测量的问题,建立基于数据挖掘和关键特征的制冷剂泄漏故障软测量研究。通过随机森林重要性排序和距离相关系数对制冷剂泄漏故障的表征特征进行筛选,建立支持向量回归(SVR)软测量模型对泄漏进行定量测量。经一台额定制冷量为1440 kW、充注量为330 kg螺杆式冷水机组泄漏实验验证,基于3个表征特征建立的SVR软测量模型在测试集上的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.844 kg和0.734 kg,软测量性能较其它3个特征子集显著提升。 展开更多
关键词 制冷剂泄漏 特征选择 软测量 随机森林 支持向量回归
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基于RF和EBKRP算法的新安江流域有效土壤厚度反演
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作者 王尚晓 张晓东 +6 位作者 张明 牛晓楠 周墨 唐志敏 张洁 宗乐丽 徐帅 《水土保持通报》 北大核心 2025年第1期168-177,共10页
[目的]快速、准确地获取区域有效土壤厚度,分析其空间分布特征和影响因素,为植被生长、土壤保持和粮食安全工作提供理论指导。[方法]以新安江流域为研究区,将野外调查数据、地形、岩性和气候等成土因素结合起来,采用经验贝叶斯克里金回... [目的]快速、准确地获取区域有效土壤厚度,分析其空间分布特征和影响因素,为植被生长、土壤保持和粮食安全工作提供理论指导。[方法]以新安江流域为研究区,将野外调查数据、地形、岩性和气候等成土因素结合起来,采用经验贝叶斯克里金回归预测(EBKRP)和随机森林(RF)算法,得到有效土壤厚度反演结果,并分析其与环境变量之间的关系。[结果](1)区域平均有效土壤厚度为0.2~0.3 m,城镇建设集中和人类活动密集的盆地和平原区土壤厚度较高,丘陵山地区则较低。(2)从MAE(平均绝对误差)、R^(2)(判定系数)和RMSE(均方根误差)3项精度评价指标来看,RF算法的预测结果明显优于EBKRP算法,而且更能显示出土壤厚度空间异质性分布特征,在一定程度上提高了土壤厚度数字制图的效果。(3)有效土壤厚度的估算受地形和气候变量的影响较大,它们分别占变量重要性的46.77%和18.78%。[结论] RF算法能够有效实现对区域有效土壤厚度的反演,克服了土壤厚度空间异质性的特点,相较于有限采样的模型更精确,分辨率也更高。 展开更多
关键词 有效土壤厚度 随机森林(RF) 土壤数字制图 经验贝叶斯克里金回归预测(EBKRP) 新安江流域
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基于RFR和VMD-TCN的抽水蓄能机组劣化趋势预测方法 被引量：4
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作者 付波 姜奔 +1 位作者 赵熙临 李超顺 《中国农村水利水电》 北大核心 2023年第3期208-217,共10页
抽水蓄能机组具有结构复杂、工况复杂多变、故障复杂多样等特点。利用实时监测数据有效评价抽水蓄能机组的劣化状态并对劣化趋势进行准确地预测仍是一个难题。为此,提出一种基于随机森林回归(RFR)、变分模态分解(VMD)和时间卷积网络(TCN... 抽水蓄能机组具有结构复杂、工况复杂多变、故障复杂多样等特点。利用实时监测数据有效评价抽水蓄能机组的劣化状态并对劣化趋势进行准确地预测仍是一个难题。为此,提出一种基于随机森林回归(RFR)、变分模态分解(VMD)和时间卷积网络(TCN)的抽水蓄能机组劣化趋势预测方法。首先,基于健康状态下的历史监测数据,选择与状态监测数据关联性强的工况参数数据作为健康状态模型的输入,建立基于RFR的健康状态模型;其次,输入实时工况参数数据,根据健康模型输出的标准值与实时状态监测数据计算得到劣化趋势序列;最后,考虑到劣化趋势序列的非线性因数,设计了基于VMD-TCN的时序预测模型,以实现对劣化趋势的精确预测。为验证所提方法的有效性,采集位于中国浙江的抽水蓄能电站真实监测数据进行多组对比实验。结果显示,所提出的方法在建立健康模型时拟合精度达到了0.98,并且在劣化趋势预测任务中,基于VMD-TCN的时序预测模型相比于其他比较模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 抽水蓄能机组 劣化趋势预测 随机森林回归 变分模态分解 时间卷积网络
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基于RF-SVR数控机床主轴热误差建模
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作者 唐盛智 吕军 杜正春 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第6期1-5,12,共6页
为了进一步提高主轴热误差模型的预测精度和鲁棒性,针对变工况下存在的噪声影响,提出了随机森林结合支持向量回归机的数控机床主轴热误差预测模型。以配备了机械主轴的三轴立式加工中心VMC850E为实验对象,设计了恒定转速和变转速两种实... 为了进一步提高主轴热误差模型的预测精度和鲁棒性,针对变工况下存在的噪声影响,提出了随机森林结合支持向量回归机的数控机床主轴热误差预测模型。以配备了机械主轴的三轴立式加工中心VMC850E为实验对象,设计了恒定转速和变转速两种实验,连续采集温度和主轴轴向伸长量数据,首先通过随机森林算法对各温度变量进行特征重要性分析,然后将温度变量数据导入支持向量回归机模型并记录该组温度变量对应的模型预测精度,接着每次消除重要性最低的温度变量且重复上述步骤直到仅仅剩下最后一个温度变量,再比较不同温度变量组合下的模型预测精度并选出最终的关键温度变量,随机森林和极端随机树模型通过同样的方法最终得到相同的关键温度变量,最后将关键温度变量的数据导入模型对热误差进行预测,通过和随机森林、极端随机树模型进行比较,提出的热误差模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性,验证了所提出的的随机森林结合支持向量回归机模型的优越性。 展开更多
关键词 热误差 随机森林 极端随机树 随机森林结合支持向量回归机
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