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基于随机森林模型的交界域火灾风险分析 预览
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作者 侯晓静 明金科 +1 位作者 秦荣水 朱霁平 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期194-200,共7页
【目的】城镇森林交界域火灾频繁发生,使民生经济遭受严重危害。使用随机森林模型对省域内的城镇森林交界域火灾风险与影响因子的关系进行空间建模,探究随机森林模型在拟合、解释交界域火灾风险方面的优势,并与森林火灾风险的影响因子对... 【目的】城镇森林交界域火灾频繁发生,使民生经济遭受严重危害。使用随机森林模型对省域内的城镇森林交界域火灾风险与影响因子的关系进行空间建模,探究随机森林模型在拟合、解释交界域火灾风险方面的优势,并与森林火灾风险的影响因子对比,为进一步评估城镇森林交界域火险提供依据。【方法】研究基于安徽省2002—2011年火灾历史数据,采用气候、地理环境、人类活动、社会经济等方面的9个因子作为自变量,月均火灾密度作为因变量。使用特征选择方法得到模型内不同自变量的贡献度、统计特征以及内部模型的平均表现,选择出进入最后模型中的自变量;使用随机森林模型对城镇森林交界域火灾风险进行解释,分析影响城镇森林交界域火灾风险和森林火灾风险的重要因子。【结果】关键自变量对城镇森林交界域火灾风险的影响程度大小排序依次为:道路线密度、铁路线密度、月均最高温度、归一化植被指数、人口密度以及海拔;对森林火灾风险则为:月均最高温度、归一化植被指数、道路线密度、铁路线密度、人口密度以及海拔;经过训练与计算发现随机森林模型在5个子模型的训练集与测试集的表现基本一致,拟合值与实际值的简单相关系数均达0.90以上,可见随机森林模型对交界域火灾风险和森林火灾风险表现出显著的解释能力;此外,随机森林模型在总体数据集上进行了拟合,得到城镇森林交界域火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.997,森林火灾风险的拟合值与实际值的相关性为0.996,表明了随机森林模型具备极强的火灾风险拟合性能。【结论】影响城镇森林交界域火灾发生的最重要自变量是道路和铁路线密度,而对森林火灾则是月均最高温度与归一化植被指数,可见城镇森林交界域火灾发生人类活动因素密切相关。随机森林算法对城� 展开更多
关键词 城镇森林交界域火灾 火灾风险 随机森林模型 林火
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基于GF-1的森林蓄积量遥感估测 预览
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作者 李世波 林辉 +1 位作者 王光明 程韬略 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期70-75,86共7页
森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,... 森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R^2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 森林蓄积量 遥感因子 多元逐步回归 偏最小二乘回归 随机森林模型
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预测造纸废水出水指标的随机森林建模方法 预览
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作者 辛辰 刘鸿斌 《中国造纸》 CAS 北大核心 2019年第8期57-62,共6页
出水化学需氧量(COD)与出水固形物含量(SS)是评价造纸废水处理工艺好坏的重要指标。为了更好地对其进行预测,提出了一种基于随机森林(RF)模型的方法,并以R语言为工具进行回归预测。对比偏最小二乘(PLS)模型、支持向量回归(SVR)模型、人... 出水化学需氧量(COD)与出水固形物含量(SS)是评价造纸废水处理工艺好坏的重要指标。为了更好地对其进行预测,提出了一种基于随机森林(RF)模型的方法,并以R语言为工具进行回归预测。对比偏最小二乘(PLS)模型、支持向量回归(SVR)模型、人工神经网络(ANN)模型等常规预测模型,发现RF模型具有预测精度高,结果误差小,泛化能力好,调整参数少等优点。在对出水COD进行预测时,RF模型的相关系数r为0.7954,相比于PLS、SVR、ANN分别提高了8.88%、10.73%、14.68%。在对出水SS进行预测时,RF模型的相关系数r为0.8551,相比于PLS、SVR、ANN分别提高了15.43%、24.25%、30.79%。 展开更多
关键词 废水处理过程 随机森林模型 出水指标 回归模型
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多域识别构建监督学习模型检测网页暗链 预览
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作者 孟雷 《信息安全与通信保密》 2019年第10期63-71,共9页
网页被植入暗链是企事业网站上常见的攻击行为,攻击手法变化多样,传统方法基于规则检测已经无法高效检出。本文使用域识别机制提取风险文本和安全文本,通过LDA模型和Doc2vec模型计算主题异样度、风险文本异常概率、风险文本向量等特征,... 网页被植入暗链是企事业网站上常见的攻击行为,攻击手法变化多样,传统方法基于规则检测已经无法高效检出。本文使用域识别机制提取风险文本和安全文本,通过LDA模型和Doc2vec模型计算主题异样度、风险文本异常概率、风险文本向量等特征,分别选用SVM模型、逻辑回归模型、随机森林模型构建监督学习模型检测网页暗链并对比模型效果。实验结果表明,该方法具有较好的检出效果和运行效率,其中随机森林模型检出准确率达到了0.999。 展开更多
关键词 多域识别 LDA SVM 逻辑回归模型 随机森林模型 暗链
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基于GIS和随机森林模型的泥石流敏感性分析--以吉林省洮南市北部山区为例 预览
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作者 扈秀宇 秦胜伍 +3 位作者 窦强 刘飞 乔双双 董冬 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2019年第5期204-210,217,F0002,共9页
[目的]对区域性泥石流敏感性进行分析,为吉林省洮南市泥石流灾害预测研究提出一种高效快捷的分析模型。[方法]针对现行大多数概率统计模型预测率较低的不足,利用人工智能算法中效果明显的随机森林算法,以吉林省洮南市西北部山区为研究区... [目的]对区域性泥石流敏感性进行分析,为吉林省洮南市泥石流灾害预测研究提出一种高效快捷的分析模型。[方法]针对现行大多数概率统计模型预测率较低的不足,利用人工智能算法中效果明显的随机森林算法,以吉林省洮南市西北部山区为研究区域,选用高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、河流、归一化差分植被指数、地形湿度指数、土地利用及岩性10个评价因子构建了频率比和随机森林泥石流敏感性评价模型进行对比验证。模型准确性的验证方法采用受试者特征曲线(ROC曲线)及累积频率曲线下面积(area under curve,AUC)。[结果]随机森林对研究区泥石流敏感性进行分析,并通过GIS将敏感性图分为5个敏感性区域,位于高敏感性区以上的灾害点占82.3%。验证模型成功率及预测率分别为88.4%与90.4%,相较于频率比的成功率及预测率(86.4%和75.1%)效果良好。[结论]在洮南市北部进行泥石流敏感性分析中,采用随机森林方法进行建模,并利用频率比方法进行对比,结果显示随机森林法结果可靠准确。 展开更多
关键词 泥石流敏感性分析 GIS 随机森林模型 频率比模型 洮南北部
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随机森林模型分析大学生体质健康影响因素:来源于同济大学568名学生的问卷调查 预览
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作者 冯敏 冯辉 +1 位作者 张一雨 王乐军 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2019年第23期3722-3728,共7页
背景:由于影响大学生体质因素复杂多样,且各影响因素之间有直接或间接相关作用,许多隐性因素常被忽略。大部分影响因素的研究分析往往是对影响因素做了“归纳”,较少对于不同维度影响因素的“影响力”进行分析。目的:运用随机森林模型... 背景:由于影响大学生体质因素复杂多样,且各影响因素之间有直接或间接相关作用,许多隐性因素常被忽略。大部分影响因素的研究分析往往是对影响因素做了“归纳”,较少对于不同维度影响因素的“影响力”进行分析。目的:运用随机森林模型分析大学生体质健康影响因素。方法:对同济大学568名大学生进行问卷调查,包括godin的休闲运动锻炼问卷/量表、期望价值理论量表、2X2成就目标理论量表、计划行为理论量表、健康相关的生活质量量表、久坐的工作日量表、CES-D抑郁量表、皮茨伯格睡眠质量量表、饮食方面(自编)。结合体质健康测试,包括身高、体质量、肺活量、坐位体前屈、1min仰卧起坐(女)、引体向上(男)、立定跳远、50m、800m(女)、1000m(男)指标。建立随机森林模型对影响因素进行降维,再用皮尔森相关分析对降维后的变量进行相关性分析,找到重要影响因素及重要影响因素之间的相互作用。结果与结论:①由随机森林模型发现在影响身体体质健康因素中,运动动机方面影响力最大,尤其是内在动机方面;②对心理健康方面影响最为突出的是健康相关生活质量方面的社会心理因素;③每周运动量直接影响大学生身体和心理两方面健康;④相关性分析中发现花费精力因素(被包括在期望价值理论中)常被忽略,行为意图的清晰程度直接影响知觉行为控制;⑤结果说明,运动动机对大学生身体体质健康影响程度最大,尤其是内在动机影响更深远。需加强花费影响因素的实证研究;大学生抑郁倾向比例越来越高,在关于大学生体质健康方面研究中不可忽略心理干预,可从健康相关生活质量和每周运动量两方面进行干预。 展开更多
关键词 大学生体质健康 随机森林模型 问卷调查 健康相关生活质量 每周运动量 久坐工作日量表 运动动机 行为意图 知觉行为控制
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基于随机森林回归的油菜叶片SPAD值遥感估算 预览
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作者 由明明 常庆瑞 +3 位作者 田明璐 班松涛 余蛟洋 张卓然 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期74-81,共8页
以西北地区典型经济作物油菜为研究对象,利用SVC-1024i型便携式光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪测定了油菜不同生育期的叶片光谱反射率和SPAD值。通过分析油菜原始光谱及10种光谱指数与SPAD值的相关关系,基于光谱指数构建了不同生育期油菜叶... 以西北地区典型经济作物油菜为研究对象,利用SVC-1024i型便携式光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪测定了油菜不同生育期的叶片光谱反射率和SPAD值。通过分析油菜原始光谱及10种光谱指数与SPAD值的相关关系,基于光谱指数构建了不同生育期油菜叶片SPAD值随机森林回归(RF)估算模型,并利用独立样本对所建模型进行验证,同时结合传统的一元线性回归模型和多元逐步回归模型与其进行比较。结果表明:油菜叶片SPAD值在全生育期内呈现出先上升后下降的趋势;各光谱指数在不同生育期及全生育期与SPAD值的相关性均达到0.01水平的显著相关;基于光谱指数构建的随机森林回归模型在油菜各个生育期及全生育期建模和预测结果明显优于同期的传统回归模型,建模R^2达0.90以上,验证R2达0.81以上,RMSE在1.571~5.004,RE在2.66%~13.22%,是油菜叶片SPAD值的最优估算模型。 展开更多
关键词 油菜 SPAD值 遥感 随机森林模型 估算
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京津冀地区PM2.5溯源精准执法研究 预览
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作者 曹家颖 赵海珍 《环境与可持续发展》 2019年第2期57-61,共5页
以京津冀区域大气污染热点网格工作为基础,利用京津冀地区PM2.5浓度数据、卫星数据、POI数据、检查反馈数据训练随机森林模型,建立PM2.5网格浓度与反馈问题类型之间的关联性,识别污染源类型,并应用于沧州市热点网格检查工作。研究结果表... 以京津冀区域大气污染热点网格工作为基础,利用京津冀地区PM2.5浓度数据、卫星数据、POI数据、检查反馈数据训练随机森林模型,建立PM2.5网格浓度与反馈问题类型之间的关联性,识别污染源类型,并应用于沧州市热点网格检查工作。研究结果表明,该模型对扬尘及交通污染问题有较好的区分度,建议热点网格工作增加这两类污染问题类型及推荐检查时间等信息,进一步提高执法精准性和执法效率。 展开更多
关键词 PM2.5 热点网格 随机森林模型 污染源类型
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小波特征提取和随机森林模型解析色谱重叠峰 预览
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作者 张鹏程 王爱民 《测控技术》 2019年第5期31-35,共5页
针对神经网络算法在当前色谱重叠峰解析领域存在易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入了随机森林模型。利用gausl小波模拟原始信号导数,选取合适的尺度并提取信号的特征拐点;以特征点作为模型输入、子峰面积比作为输出,使用... 针对神经网络算法在当前色谱重叠峰解析领域存在易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入了随机森林模型。利用gausl小波模拟原始信号导数,选取合适的尺度并提取信号的特征拐点;以特征点作为模型输入、子峰面积比作为输出,使用随机森林模型拟合两者之间的映射关系;采用交叉验证的方式确定随机森林模型的参数,并使用CART算法进行模型的构建和训练;一系列实验与现有方法的对比,证明了本文方法不仅能准确对特征拐点和子峰面积之间进行拟合,在模型训练时间上还具有很高的效率。 展开更多
关键词 重叠峰解析 小波变换 随机森林模型 交叉验证
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基于随机森林模型的安徽省土壤属性空间分布预测 预览
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作者 卢宏亮 赵明松 +2 位作者 刘斌寅 张平 陆龙妹 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期602-608,共7页
为探讨随机森林(random forest, RF)模型对土壤属性空间预测的精度,本文以安徽省为例,收集140个土壤样本,利用GIS和RS技术,获取相关的地形因子、遥感植被指数及气候数据,利用RF模型分析土壤有机碳(SOC)含量、土壤容重和土壤黏粒含量与... 为探讨随机森林(random forest, RF)模型对土壤属性空间预测的精度,本文以安徽省为例,收集140个土壤样本,利用GIS和RS技术,获取相关的地形因子、遥感植被指数及气候数据,利用RF模型分析土壤有机碳(SOC)含量、土壤容重和土壤黏粒含量与地形因子、遥感植被指数及气候数据之间的关系,并进行空间分布预测。研究结果表明:①RF建模预测中,当节点分裂次数(mtry)值为1,决策树数量(ntree)值分别为100、1 000和100时,获得的SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量RF模型最优;②高程、归一化植被指数(NDVI),地貌、多尺度山谷平坦指数(MrVBF)和土壤类型是SOC含量的重要预测因子;地貌、年均降水量(MAP)、MrVBF、高程和土壤类型是土壤容重的重要预测因子;高程、MAP、MrVBF和平面曲率是土壤黏粒含量的重要预测因子;③RF模型可以较好地进行土壤属性空间预测,多源环境变量组合可以分别解释SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量的26%、23%和22%;同时RF模型对于土壤类型和地貌等类型变量的处理具有一定优势。研究表明,在大尺度研究区域内,利用RF模型进行土壤属性空间预测有一定的意义。 展开更多
关键词 土壤属性预测 随机森林模型 环境变量 安徽省
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基于KNN离群点检测和随机森林的多层入侵检测方法 预览
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作者 任家东 刘新倩 +2 位作者 王倩 何海涛 赵小林 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期566-575,共10页
入侵检测系统能够有效地检测网络中异常的攻击行为,对网络安全至关重要.目前,许多入侵检测方法对攻击行为Probe(probing),U2R(user to root),R2L(remote to local)的检测率比较低.基于这一问题,提出一种新的混合多层次入侵检测模型,检... 入侵检测系统能够有效地检测网络中异常的攻击行为,对网络安全至关重要.目前,许多入侵检测方法对攻击行为Probe(probing),U2R(user to root),R2L(remote to local)的检测率比较低.基于这一问题,提出一种新的混合多层次入侵检测模型,检测正常和异常的网络行为.该模型首先应用 K NN( K nearest neighbors)离群点检测算法来检测并删除离群数据,从而得到一个小规模和高质量的训练数据集;接下来,结合网络流量的相似性,提出一种类别检测划分方法,该方法避免了异常行为在检测过程中的相互干扰,尤其是对小流量攻击行为的检测;结合这种划分方法,构建多层次的随机森林模型来检测网络异常行为,提高了网络攻击行为的检测效果.流行的数据集KDD(knowledge discovery and data mining) Cup 1999被用来评估所提出的模型.通过与其他算法进行对比,该方法的准确率和检测率要明显优于其他算法,并且能有效地检测Probe,U2R,R2L这3种攻击类型. 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测系统 KNN离群点检测 随机森林模型 多层次
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基于随机森林模型的天然林立地生产力预测研究 预览 被引量:1
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作者 高若楠 谢阳生 +2 位作者 雷相东 陆元昌 苏喜友 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期39-46,共8页
从汪清林业局大荒沟林场、大柞树林场等11个林场的森林资源二类调查数据中选取优势树种为蒙古栎、阔叶混交林及针阔混交林的小班。以海拔、土层厚度、坡位、坡向、腐殖质层厚度、坡度6个立地因子以及年平均气温、月平均气温差等19个气... 从汪清林业局大荒沟林场、大柞树林场等11个林场的森林资源二类调查数据中选取优势树种为蒙古栎、阔叶混交林及针阔混交林的小班。以海拔、土层厚度、坡位、坡向、腐殖质层厚度、坡度6个立地因子以及年平均气温、月平均气温差等19个气候因子为输入变量,以树种年平均蓄积生长量为输出变量,应用随机森林回归算法分别建立蒙古栎、阔叶混交林及针阔混交林的立地质量评价模型,对不同立地条件下的造林地进行生产潜力预测。同时,分析了各环境因子对树种生长的影响权重。结果表明:1)所建立的3种回归模型的RMSE的值分别为:0.22、0.54、0.52,R^2值分别为:0.79、0.79、0.72,模型的拟合效果较为理想。2)研究区域内,对蒙古栎生长影响较大的因子依次为月平均气温差、温度季节性变化、坡度、年降水量、年平均气温差;对针阔混交林生长影响较大的因子依次为:坡度、腐殖质层厚度、月平均气温差、最湿季度降水量、最暖季度降水量;对阔叶混交林生长影响较大的因子依次为:坡度、坡位、坡向、温度季节性变化、最干旱季平均气温。3)通过对比同一立地3种类型的生产力,针阔混交林、阔叶混交林的年平均蓄积生长量均高于蒙古栎纯林,针阔混交林略高于阔叶混交林。4)因此,应客观考虑环境因子对于林木的影响程度,使其生长环境条件尽可能地处于最佳组合状态。 展开更多
关键词 天然林 蒙古栎 阔叶混交林 针阔混交林 随机森林模型 立地质量评价 生产力预测 汪清林业局 吉林延边
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NBA球星数据与球队胜负因果关系分析——以勒布朗·詹姆斯为例 预览
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作者 金永容 操晓娟 《合肥师范学院学报》 2019年第3期29-31,共3页
对于属性数据的分析是时下热点,对NBA球星勒布朗詹姆斯的比赛数据与骑士队胜负关系进行分析。选用其2014—2015、2015—2016赛季的数据作为训练集,构建了基于广义线性模型的Logistic回归、LASSO-Logistic模型、基于机器学习方法的随机... 对于属性数据的分析是时下热点,对NBA球星勒布朗詹姆斯的比赛数据与骑士队胜负关系进行分析。选用其2014—2015、2015—2016赛季的数据作为训练集,构建了基于广义线性模型的Logistic回归、LASSO-Logistic模型、基于机器学习方法的随机森林模型和支持向量机对于数据进行分析,并通过不同方法对指标进行降维;利用构建的模型对骑士队2016—2017赛季的比赛胜负关系进行预测,四种方法的准确率均在70%以上,其中机器学习算法准确率略高。 展开更多
关键词 胜负关系 LOGISTIC回归 LASSO-Logistic 随机森林模型 支持向量机
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区域土壤重金属空间分布驱动因子影响力比较案例分析 预览
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作者 陈运帷 王文杰 +2 位作者 师华定 王明浩 许超 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1213-1220,1221-1223共11页
土壤重金属空间分布受到自然和人为驱动因子的共同影响,识别并评价各驱动因子对土壤重金属空间分布的影响力,对解析区域土壤重金属污染源、研究重金属迁移规律以及探明重金属空间分布模式具有重要意义.为研究不同自然和人类活动背景下... 土壤重金属空间分布受到自然和人为驱动因子的共同影响,识别并评价各驱动因子对土壤重金属空间分布的影响力,对解析区域土壤重金属污染源、研究重金属迁移规律以及探明重金属空间分布模式具有重要意义.为研究不同自然和人类活动背景下各驱动因子对土壤重金属空间分布影响的差异性,并寻找在异质背景下的高影响力因子,采用地理探测器和随机森林模型,以贵州省安顺市作为土壤重金属高背景值典型地区、辽宁省葫芦岛市作为人类活动高强度典型地区,探讨市域尺度下土壤pH、地面累年值年值气温、坡度、海拔、地面累年值年值降水量(08:00)、夜间灯光指数和县GDP这7个驱动因子的空间分异性,及其对研究区内5种重金属(As、Cd、Cr、Hg、Pb)空间分布的单独及交互驱动力强度.结果表明:安顺市As、Cd、Cr、Hg、Pb这5种重金属的质量分数平均值均高于葫芦岛市,但w(Hg)差异不明显;在市域内采样点平均间距为10km的尺度下,安顺市和葫芦岛市土壤重金属分布受到自然因子的影响程度均强于人为因子;在异质环境背景下,安顺市和葫芦岛市土壤pH、海拔和县GDP的驱动能力较稳定,并且是对土壤重金属分布影响能力最大的3个因子,适宜在上述地区作为土壤重金属含量多元非线性回归模型的通用参数.研究显示,基于地理探测器的因子驱动力评价方法可以应用于评价其他因子对土壤重金属含量空间分布影响力,以及用于土壤重金属含量回归方程自变量的选择. 展开更多
关键词 土壤污染 重金属 驱动因子 地理探测器 随机森林模型
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应计盈余管理对*ST企业“摘帽”的影响研究 预览
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作者 刘旭原 王顺和 孙乃立 《枣庄学院学报》 2019年第5期92-102,共11页
本研究通过随机森林回归模型,对进行应计盈余管理操纵这种非正常手段而实现摘帽的企业,运用应计盈余管理是否会对其将来经营产生影响,以及未来是否会有再次戴帽的可能性进行了分析研究.研究结果表明,通过运用应计盈余管理进行摘帽的*ST... 本研究通过随机森林回归模型,对进行应计盈余管理操纵这种非正常手段而实现摘帽的企业,运用应计盈余管理是否会对其将来经营产生影响,以及未来是否会有再次戴帽的可能性进行了分析研究.研究结果表明,通过运用应计盈余管理进行摘帽的*ST企业会在摘帽前的第二年即开始进行应计盈余管理,以达到摘帽的目的.同时本研究发现,通过运用应计盈余管理进行摘帽的*ST公司再次戴帽的可能性高于未进行应计盈余管理的企业.由此可见,进行应计盈余管理操纵的企业可以达到短期目的,实现短期内的业绩改善和摘帽,但不能改善长期的经营业绩. 展开更多
关键词 应计盈余管理 *ST企业 摘帽 戴帽 随机森林模型
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洪水超前预警综合评价方法研究及应用 预览
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作者 梁忠民 唐甜甜 +2 位作者 李彬权 王军 胡义明 《人民黄河》 北大核心 2019年第10期82-86,共5页
从满足防洪预警的实际需求出发,构建了一种新型的洪水超前预警合理性“精度-可靠度”评价方法,即将洪水量级预报精度评价与预报结果可靠性评价相结合,进行洪水超前预警的综合评价方法。以黄河一级支流湫水河流域为例,开展该综合评价方... 从满足防洪预警的实际需求出发,构建了一种新型的洪水超前预警合理性“精度-可靠度”评价方法,即将洪水量级预报精度评价与预报结果可靠性评价相结合,进行洪水超前预警的综合评价方法。以黄河一级支流湫水河流域为例,开展该综合评价方法的适用性研究。利用随机森林模型对湫水河流域1980—2010年23场洪水进行超前预警,通过综合评价方法得到:在进行洪水预警精度评价时,合格率为83%;进行洪水预警可靠度评价时,合格率为100%;综合评价的合格率为92%,评价等级为“优”。研究结果表明该综合评价方法在洪水超前预警的合理性评价方面具有较好的适用性。 展开更多
关键词 洪水超前预警 “精度-可靠度”评价方法 不确定性分析 随机森林模型 湫水河流域
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基于随机森林模型的地下水水质评价方法
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作者 闫佰忠 孙剑 安娜 《水电能源科学》 北大核心 2019年第11期66-69,共4页
为获得更加高效和稳定的地下水水质评价方法,基于安阳市8个地下水监测点的水质检测数据,利用基于随机森林模型的地下水水质评价模型对该地区地下水水质进行综合评价,并与BP神经网络模型结果进行比较。结果表明,8个地下水监测点的水质主... 为获得更加高效和稳定的地下水水质评价方法,基于安阳市8个地下水监测点的水质检测数据,利用基于随机森林模型的地下水水质评价模型对该地区地下水水质进行综合评价,并与BP神经网络模型结果进行比较。结果表明,8个地下水监测点的水质主要为Ⅱ、Ⅲ类水,其中位于安阳市汤阴县、内黄县、滑县的监测点水质较差,生活污染及工业污染是该区域导致水质变差的关键。通过对比两个模型评价流程及结果,发现基于随机森林模型的水质评价模型能够准确评价水质的同时,拥有更高训练效率与稳定性。 展开更多
关键词 随机森林模型 神经网络 地下水水质评价 安阳市
知识产权质押融资风险困境可以破解吗?——基于随机森林模型的研究 预览
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作者 苑泽明 孙钰鹏 《广东社会科学》 CSSCI 北大核心 2019年第6期24-35,共12页
知识产权质押融资是创新型中小企业生存发展的关键,也是考量我国实施创新驱动发展战略的重要基础。基于企业金融成长周期理论和“双构面”有限理性理论,通过实地调研,对指标的可操作性进行筛选,为了发现异常值、检验显著性,对样本数据... 知识产权质押融资是创新型中小企业生存发展的关键,也是考量我国实施创新驱动发展战略的重要基础。基于企业金融成长周期理论和“双构面”有限理性理论,通过实地调研,对指标的可操作性进行筛选,为了发现异常值、检验显著性,对样本数据进行描述性统计、正态性检验、差异显著性检验,最终确立风险预警指标体系;基于随机森林构建知识产权质押融资风险预警模型,并进行风险预警实验,通过对比测试及跨样本检验,发现所构建的模型无论测试效果还是准确率表现更优。为知识产权质押融资风险预警提供了新的经验证据,深化和丰富了信用风险评估与风险预警理论,对优化企业融资决策与实现知识产权价值具有重要指导意义。 展开更多
关键词 创新型中小企业 知识产权质押 融资风险 随机森林模型
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随机森林模型在悖牛川洪水预报中应用研究 预览
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作者 孙苗苗 李彬权 +3 位作者 王颖 肖章玲 樊静 全雨菲 《人民珠江》 2019年第1期43-46,共4页
黄土丘陵区干旱半干旱流域的产汇流机理十分复杂,再加之人类活动对下垫面的强烈干扰,导致现有的水文模型预报精度总体不高,其洪水预报问题一直是水文研究中的难点。随着水文气象资料的累积,数据挖掘技术可为该地区洪水预报研究提供新思... 黄土丘陵区干旱半干旱流域的产汇流机理十分复杂,再加之人类活动对下垫面的强烈干扰,导致现有的水文模型预报精度总体不高,其洪水预报问题一直是水文研究中的难点。随着水文气象资料的累积,数据挖掘技术可为该地区洪水预报研究提供新思路。以黄河中游悖牛川为研究流域,建立随机森林模型开展1981—2007年间48场暴雨洪水过程的模拟研究;结果表明,该模型在场次洪水模拟中的平均确定性系数为0.81,平均洪峰误差为-2%,模拟预报合格率为75%。研究可为黄河干旱半干旱地区洪水预报研究提供有益的借鉴与参考。 展开更多
关键词 数据挖掘 随机森林模型 洪水预报 悖牛川流域
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基于在线学习行为的学习效果预测 预览
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作者 吴伟旺 《电脑知识与技术:学术交流》 2018年第4Z期149-152,共4页
随着互联网不断地发展,越来越多的人选择通过MOOC平台学习知识。但是,在网络上,老师很难知道学习者的学习情况,不利于对教学资源配置和指导教学过程进行调整。本研究提出建立学生学习动态模型,对学生学习情况进行分析并及时反馈学习结... 随着互联网不断地发展,越来越多的人选择通过MOOC平台学习知识。但是,在网络上,老师很难知道学习者的学习情况,不利于对教学资源配置和指导教学过程进行调整。本研究提出建立学生学习动态模型,对学生学习情况进行分析并及时反馈学习结果。本研究先利用最近邻算法中的IBK算法,对学生行为数据的异常数据进行排除,运用等频装箱法将学生的学习成绩和学习行为数据进行处理。利用GBDT模型、SVM模型建立学生学习成绩预测模型;最后利用随机森林模型对数据进行训练,建立学生学习成绩影响因素模型,并对模型进行分析。通过学生学习成绩影响因素模型的分析,找出影响学生学习成绩的主要几点因素。通过学生学习成绩预测模型,及时对学生学习情况进行分析。实验结果表明,本实验的学生学习动态模型能较为准确地对学生成绩进行预测,并能够及时得出影响学生学习的主要几点因素。有利于老师及时了解学生情况并及时对教学配置和教学指导进行调整,提高学生的学习效率。 展开更多
关键词 MOOC平台 最邻近算法 IBK算法 等频装箱法 GBDT模型 SVM模型 随机森林模型
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