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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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基于时空相关性的短时交通流预测模型 预览 被引量:1
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作者 熊亭 戚湧 +1 位作者 张伟斌 李千目 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期501-507,共7页
在智能交通系统的诱导、控制和管理中,实时准确的短时交通流量预测具有重要意义。为提高预测精度,充分分析交通流特性和外部空间关联对预测结果的影响,提出一种短时交通流预测模型——SARIMA-RF模型。利用SARIMA模型良好的线性拟合能力... 在智能交通系统的诱导、控制和管理中,实时准确的短时交通流量预测具有重要意义。为提高预测精度,充分分析交通流特性和外部空间关联对预测结果的影响,提出一种短时交通流预测模型——SARIMA-RF模型。利用SARIMA模型良好的线性拟合能力,提取交通流数据中的周期性特征;利用随机森林模型较强的泛化能力,分析交通流的时空相关性,得出预测结果。实验结果表明,该组合模型与单一模型相比具有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。 展开更多
关键词 交通流量预测 时空相关性 随机森林 SARIMA模型 组合预测模型
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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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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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多域识别构建监督学习模型检测网页暗链 预览
6
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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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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农田土壤有效态微量元素空间预测方法及影响因子定量分析 预览
8
作者 乔依娜 刘洪斌 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期399-405,共7页
为深入研究土壤有效态微量元素的影响因素,以重庆市江津区农田土壤为研究对象,利用1265个样点数据,加入种植制度和母岩类型数据,构建土壤微量元素的虚拟变量回归预测模型,采用随机森林算法,定量分析了分类变量对土壤有效态微量元素影响... 为深入研究土壤有效态微量元素的影响因素,以重庆市江津区农田土壤为研究对象,利用1265个样点数据,加入种植制度和母岩类型数据,构建土壤微量元素的虚拟变量回归预测模型,采用随机森林算法,定量分析了分类变量对土壤有效态微量元素影响的相对重要性。结果表明:加入种植制度和母岩的回归模型的拟合度高于普通线性回归模型,对土壤有效铁、锰、铜和锌变异的解释度分别提高了9.20%、38.99%、20.75%和29.96%,并且提高了对土壤有效铁的预测精度,但对提高土壤有效锰、铜和锌的预测精度作用不明显。土壤养分和种植制度是影响土壤有效态微量元素含量的重要因素,种植制度和母岩中,种植花椒、种植水稻和遂宁组发育的土壤对农田有效态微量元素含量的影响相对较大。 展开更多
关键词 有效态微量元素 虚拟变量 随机森林 影响因素
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基于随机森林模型的城市扩张三维特征时空变化及机制分析 预览
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作者 李柳华 刘小平 +1 位作者 欧金沛 牛宁 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期53-60,共8页
当前从二维角度已不能准确描述城市扩张的真实情况,而从三维角度定量研究城市扩张对解决城市问题有重要意义。该文以广州市主城区的社区为单元,基于2005年、2010年、2015年地表建筑数据,利用城市三维扩张指标和城市驱动因子,结合随机森... 当前从二维角度已不能准确描述城市扩张的真实情况,而从三维角度定量研究城市扩张对解决城市问题有重要意义。该文以广州市主城区的社区为单元,基于2005年、2010年、2015年地表建筑数据,利用城市三维扩张指标和城市驱动因子,结合随机森林模型,分析三维扩张格局并探究三维扩张的机制。结果表明:1)2005-2015年,前5年研究区三维扩张速度较快,其中平均建筑体积指标增长最快;2)城市三维扩张指标的增长主要从研究区中心的越秀区向白云区北部、天河区东部和荔湾区西南部呈辐射状分布;3)研究期内,对城市三维扩张影响较大的主要为生活服务设施、地铁、公交站点以及综合商业中心,其中地铁站的影响力不断增大。此外,火车站和市中心的影响也越来越显著,并且随着时间的演变,各驱动力因子之间的影响力差异变小。 展开更多
关键词 城市三维扩张 三维特征 时空变化 随机森林 扩张机制 广州市
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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
12
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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基于随机森林模型的毛竹林CO2通量模拟及其影响因子 预览
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作者 陈亮 周国模 +7 位作者 杜华强 刘玉莉 毛方杰 徐小军 李雪建 崔璐 李阳光 朱迪恩 《林业科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期1-12,共12页
【目的】探究环境因子对毛竹林CO2通量的影响,为亚热带典型森林碳循环模拟提供技术和理论支撑。【方法】基于浙江省安吉县山川乡2011—2014年毛竹林通量塔观测数据,采用随机森林模型对毛竹林CO2通量进行模拟,以均方根误差(RMSE)、决... 【目的】探究环境因子对毛竹林CO2通量的影响,为亚热带典型森林碳循环模拟提供技术和理论支撑。【方法】基于浙江省安吉县山川乡2011—2014年毛竹林通量塔观测数据,采用随机森林模型对毛竹林CO2通量进行模拟,以均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)和林氏调和系数(LCCC)3个指标评价模型精度,并通过计算环境因子重要性得分来分析环境因子对毛竹林CO2通量的影响。【结果】随机森林模型能以较高精度模拟毛竹林CO2通量,但由于2013年7和8月发生极端高温干旱,模型难以刻画这种短时、剧烈的干扰,最终导致测试阶段模型精度(R2=0.845 5,RMSE=0.437 7 mg·m-2s-1,LCCC=0.914 1)低于训练阶段模型精度(R2=0.961 5,RMSE=0.005 4 mg·m-2s-1,LCCC=0.980 1);十折交叉验证表明,随机森林模型拟合效果稳定,且模型内部参数设置合理,模型误差主要来自于输入数据;在月尺度上,环境因子对毛竹林CO2通量影响的重要性得分表现为光合有效辐射PAR(63.332)〉土壤5 cm深处温度TS(29.932)〉空气相对湿度RH(25.839)〉大气温度TA(25.581)〉空气CO2浓度C(CO2)(25.095)〉饱和水汽压差VPD(24.123)〉风速WS(23.504)〉生态系统有效能量AE(19.323)〉土壤热通量QS(18.502),PAR对毛竹林CO2通量变化影响最大,PAR、TS和VPD对毛竹林CO2通量的影响较显著(P〈0.05),这3个因子是影响月尺度上毛竹林CO2通量变化的主导因子。【结论】随机森林模型能以较高精度拟合毛竹林CO2通量;在相关环境因子中,光合有效辐射、土壤5 cm深处温度和饱合水汽压差对毛竹林CO2通量影响的贡献最显著,这3个因子对毛竹林CO2通量月尺度上的变化具有控制作用。 展开更多
关键词 毛竹林 涡度相关技术法 通量塔 CO2通量 随机森林模型 环境因子 安吉县
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基于面向对象和随机森林模型的杭州湾滨海湿地植被信息提取 预览 被引量:2
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作者 穆亚南 丁丽霞 +2 位作者 李楠 陆琳莹 吴明 《浙江农林大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期1088-1097,共10页
湿地植被在湿地生态系统中起着无可替代的作用,其空间分布在很大程度上反映了滨海湿地的开发利用、生态环境特征和健康状况。以杭州湾南岸为研究区,以QuickBird影像和野外调查数据为数据源,基于面向对象原理在确定最优分割尺度的基础上... 湿地植被在湿地生态系统中起着无可替代的作用,其空间分布在很大程度上反映了滨海湿地的开发利用、生态环境特征和健康状况。以杭州湾南岸为研究区,以QuickBird影像和野外调查数据为数据源,基于面向对象原理在确定最优分割尺度的基础上采用随机森林模型,对滨海土地利用分类,并精确提取湿地植被。结果表明:面向对象和随机森林相结合的方法可以有效提取杭州湾5种湿地植被类型和6种土地利用类型,分类总体精度达86.90%,Kappa系数达到0.85,5类滨海湿地植被的用户精度均达到85%以上,更有海三棱藨草Scirpus mariqueter的用户精度达到100%,充分说明了基于面向对象分割和结合随机森林模型方法适用于滨海湿地植被信息的精确提取。图4表3参34 展开更多
关键词 森林经理学 面向对象 湿地植被 随机森林模型 杭州湾
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商业银行信用风险评估模型研究——基于线上供应链金融的实证 被引量:4
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作者 戴昕琦 《软科学》 CSSCI 北大核心 2018年第5期139-144,共6页
在线上供应链金融融资模式特点的基础上,建立了相应的信用风险评价指标体系,同时,分别基于SMOTE-RF模型、C-SMOTE模型与Logistic模型进行了分析,结论认为,C-SMOTE-RF模型在线上供应链金融信用风险评估上更加准确可靠。基于C-SMOTE算法... 在线上供应链金融融资模式特点的基础上,建立了相应的信用风险评价指标体系,同时,分别基于SMOTE-RF模型、C-SMOTE模型与Logistic模型进行了分析,结论认为,C-SMOTE-RF模型在线上供应链金融信用风险评估上更加准确可靠。基于C-SMOTE算法的随机森林模型在帮助商业银行管理线上供应链金融信用风险、降低信用损失上效果更为显著。 展开更多
关键词 商业银行 线上供应链金融 信用风险 随机森林模型
武广高速铁路列车晚点恢复时间预测的随机森林模型 预览 被引量:4
16
作者 黄平 彭其渊 +1 位作者 文超 杨宇翔 《铁道学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期1-9,共9页
基于列车运行实绩的列车晚点恢复模型是铁路晚点管理的重要内容,是运行图优化和行车指挥的理论基础和依据。为了研究高速列车初始晚点恢复的机理,进行初始晚点恢复预测,本文以武广高速铁路列车运行实绩数据为研究基础,将列车在初始晚点... 基于列车运行实绩的列车晚点恢复模型是铁路晚点管理的重要内容,是运行图优化和行车指挥的理论基础和依据。为了研究高速列车初始晚点恢复的机理,进行初始晚点恢复预测,本文以武广高速铁路列车运行实绩数据为研究基础,将列车在初始晚点站的晚点时间(PD)、列车晚点后经停各站的总停站缓冲时间(TD)、列车晚点后经停各区间的总区间缓冲时间(RB),以及标识列车是否晚点通过株洲西—长沙南区间的0-1变量(ZC)作为自变量,运用R语言编程建立了以晚点恢复时间(RT)为因变量的高速列车初始晚点恢复随机森林回归模型。对275个测试集数据的预测结果表明:模型允许误差在3min情况下,模型的预测精度能达到90%以上。随机森林模型与多元线性回归模型、支持向量机模型的对比表明,随机森林模型具有最优的预测精度。 展开更多
关键词 高速铁路 初始晚点 列车运行实绩 晚点恢复 随机森林模型
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基于特征优选的随机森林模型的黄河口滨海湿地信息提取研究 被引量:2
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作者 刘家福 李林峰 +2 位作者 任春颖 毛德华 张柏 《湿地科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期97-105,共9页
以2016年8月26日Landsat-8 OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief(relevant features)-F算法,对全部特征变量进行权... 以2016年8月26日Landsat-8 OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief(relevant features)-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。 展开更多
关键词 黄河口 滨海湿地 Relief-F算法 随机森林模型 信息提取
基于地形因子和随机森林的丘陵区农田土壤有效铁空间分布预测 预览 被引量:4
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作者 杨其坡 武伟 刘洪斌 《中国生态农业学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期422-431,共10页
为了掌握丘陵地区农田土壤有效铁含量及其空间分布,本文以重庆市江津区永兴镇内同源成土母质的典型丘陵(2km2)为研究区,采集309个土壤样点,利用普通克里格(OrdinaryKriging,OK)、多元线性回归(MultipleLinearRegression,MLR)、随机森林(... 为了掌握丘陵地区农田土壤有效铁含量及其空间分布,本文以重庆市江津区永兴镇内同源成土母质的典型丘陵(2km2)为研究区,采集309个土壤样点,利用普通克里格(OrdinaryKriging,OK)、多元线性回归(MultipleLinearRegression,MLR)、随机森林(RandomForest,RF)模型,结合高程、坡度、坡向、谷深、平面曲率、剖面曲率、汇聚指数、相对坡位指数、地形湿度指数等地形因子对土壤有效铁进行空间分布预测,并通过85个验证点评价、筛选预测模型。结果表明:1)土壤有效铁与谷深、地形湿度指数存在极显著水平正相关关系,与坡度、平面曲率、剖面曲率、汇聚指数、相对坡位指数存在极显著水平负相关关系。2)随机森林模型的预测精度明显高于多元线性回归和普通克里格插值,其平均绝对误差为22.33mg·kg.1、均方根误差为27.98mg·kg.1、决定系数为0.76,是研究区土壤有效铁含量空间分布的最适预测模型。3)地形湿度指数和坡度是影响该区域土壤有效铁含量空间分布的主要地形因子。土壤有效铁与坡度、谷深、平面曲率、剖面曲率、汇聚指数、相对坡位指数、地形湿度指数均达到极显著水平相关关系。4)研究区土壤有效铁含量范围为3.00~276.97mg.kg.1,水田有效铁含量大于旱地;土壤有效铁具有较强的空间相关性,土壤有效铁含量空间变异主要受到结构性因素的影响。可见,基于地形因子的随机森林预测模型可以较好地解释丘陵区农田土壤有效铁含量的空间变异,研究结果为丘陵区土壤中、微量元素含量及空间分布预测提供方法借鉴和理论依据 展开更多
关键词 地形因子 随机森林模型 土壤有效铁 空间分布 丘陵区农田
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基于随机森林模型的区域洪涝灾害房屋倒损评估方法研究 预览
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作者 郭桂祯 刘乃山 《灾害学》 CSCD 北大核心 2018年第3期48-51,共4页
采用随机森林方法,基于2000-2015年南方地区历史灾情和致灾因子数据,通过对预报因子进行重要性排序,选取过程降雨量、地形指数和河网指数作为解释变量,建立了洪涝灾害房屋倒损评估模型,用于洪涝灾害灾前、灾中和灾后损失快速评估... 采用随机森林方法,基于2000-2015年南方地区历史灾情和致灾因子数据,通过对预报因子进行重要性排序,选取过程降雨量、地形指数和河网指数作为解释变量,建立了洪涝灾害房屋倒损评估模型,用于洪涝灾害灾前、灾中和灾后损失快速评估。最后,用2016年6月中下旬南方洪涝灾害对模型进行了验证,总体误差控制在30%以内,该模型能较好的反应洪涝灾害的房屋倒损情况。 展开更多
关键词 洪涝灾害 房屋倒损 随机森林 损失评估 解释变量
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随机森林模型在重症手足口病预测中的应用价值 预览 被引量:2
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作者 王斌 冯慧芬 +2 位作者 黄平 赵敬 易佳音 《郑州大学学报:医学版》 北大核心 2018年第6期747-751,共5页
目的:探究随机森林模型在重症手足口病预测中的应用价值。方法:收集郑州大学附属儿童医院感染科2016年8月至2017年11月诊治的手足口病患儿病例资料。选用R 3. 4. 4软件进行数据处理,构建随机森林模型和logistic模型,以logistic模型作为... 目的:探究随机森林模型在重症手足口病预测中的应用价值。方法:收集郑州大学附属儿童医院感染科2016年8月至2017年11月诊治的手足口病患儿病例资料。选用R 3. 4. 4软件进行数据处理,构建随机森林模型和logistic模型,以logistic模型作为参照,对随机森林模型预测重症手足口病的性能进行评价。结果:通过随机森林模型的构建,最终筛选出的重要预测变量中,前3个依次为白细胞计数、血糖和EV71。随机森林模型对重症手足口病的总体预测正确率为82. 5%,AUC为0. 87,敏感度为65. 9%,特异度为94. 5%。结论:随机森林模型在预测重症手足口病方面具有较大价值,其模型预测性能表现较佳。 展开更多
关键词 手足口病 随机森林模型 预测
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