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Performance Analysis of Support Vector Machine (SVM) on Challenging Datasets for Forest Fire Detection
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作者 Ankan Kar Nirjhar Nath +1 位作者 Utpalraj Kemprai   Aman 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2024年第2期11-29,共19页
This article delves into the analysis of performance and utilization of Support Vector Machines (SVMs) for the critical task of forest fire detection using image datasets. With the increasing threat of forest fires to... This article delves into the analysis of performance and utilization of Support Vector Machines (SVMs) for the critical task of forest fire detection using image datasets. With the increasing threat of forest fires to ecosystems and human settlements, the need for rapid and accurate detection systems is of utmost importance. SVMs, renowned for their strong classification capabilities, exhibit proficiency in recognizing patterns associated with fire within images. By training on labeled data, SVMs acquire the ability to identify distinctive attributes associated with fire, such as flames, smoke, or alterations in the visual characteristics of the forest area. The document thoroughly examines the use of SVMs, covering crucial elements like data preprocessing, feature extraction, and model training. It rigorously evaluates parameters such as accuracy, efficiency, and practical applicability. The knowledge gained from this study aids in the development of efficient forest fire detection systems, enabling prompt responses and improving disaster management. Moreover, the correlation between SVM accuracy and the difficulties presented by high-dimensional datasets is carefully investigated, demonstrated through a revealing case study. The relationship between accuracy scores and the different resolutions used for resizing the training datasets has also been discussed in this article. These comprehensive studies result in a definitive overview of the difficulties faced and the potential sectors requiring further improvement and focus. 展开更多
关键词 Support Vector Machine Challenging Datasets forest Fire Detection CLASSIFICATION
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Seasonal Dynamics of Energy Return Through Litterfall of A Mixed Forest of Chinese Fir and T. odorum 被引量:1
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作者 杨玉盛 陈光水 +2 位作者 何宗明 李秀芳 陈银秀 《Forestry Studies in China》 CAS 2001年第1期26-31,共6页
Based on the measurement of monthly litterfall and their gross calor ic values, the seasonal dynamics of energy return through litterfall were determ ined in a pure and a mixed T. odorum (Tsoongiodendron odorum Chun) ... Based on the measurement of monthly litterfall and their gross calor ic values, the seasonal dynamics of energy return through litterfall were determ ined in a pure and a mixed T. odorum (Tsoongiodendron odorum Chun) forests with Ch inese fir (Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.) in Sanming, Fujian Provinc e. Annual ene rgy return through litterfall was estimated as 12.648×10 6J·m -2 for the mixed fo rest, being 4 2% higher than that of the pure forest, and a large proportion of the energy return comprised leaf litter. The conversion efficiency of solar rad i ation energy into litterfall was 0 56% for mixed forest and 0 54% for pure for es t, respectively. The monthly energy flux in litterfall of Chinese fir showed a t hree-apex curve, peaked in March, August and December, respectively, which was s imilar to that in various fractions of leaf, twig, flower and fruit litter. The consistency in monthly patterns among different litter fractions of Chinese fir was attributed to their solid connections all the while. The monthly energy flux in litterfall of T. odorum culminated in January, May and August, the same was true for its leaf and twig litter. However, energy flux in flower litter only oc curred during March to May and that in fruit litter appeared in January and Marc h. The monthly dynamics of energy flux through litterfall of the two forests wer e both determined by their respective litterfall pattern of Chinese fir. Seasona l energy flux in litterfall for both mixed and pure forests followed the sequenc e of spring>winter>summer>autumn, but fluctuations in the former were less disti nct than those in the latter. 展开更多
关键词 Chinese fir mixed forest LITTErfALL energy flux s easonal dynamics
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Landscape patterns of overstory litterfall and related nutrient fluxes in a cool-temperate forest watershed in northern Hokkaido,Japan 被引量:1
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作者 徐小牛 柴田英昭 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2007年第4期249-254,共6页
Within a forested watershed at the Uryu Experimental Forest of Hokkaido University in northern Hokkaido, overstory litterfall and related nutrient fluxes were measured at different landscape zones over two years. The ... Within a forested watershed at the Uryu Experimental Forest of Hokkaido University in northern Hokkaido, overstory litterfall and related nutrient fluxes were measured at different landscape zones over two years. The wetland zone covered with Picea glehnii pure stand. The riparian zone was deciduous broad-leaved stand dominated by Alnus hirsuta and Salix spp., while the mixture of deciduous broadleaf and evergreen conifer dominated by Betula platyphylla, Quercus crispula and Abies sachalinensis distributed on the upland zone. Annual litterfall averaged 1444, 5122, and 4123 kg.hm^-2·a^-1 in the wetland, riparian and upland zones, respectively. Litterfall production peaked in September-October, and foliage litter contributed the greatest amount (73.4%-87.6 %) of the annual total litterfall. Concentrations of nutrients analyzed in foliage litter of the dominant species showed a similar seasonal variation over the year except for N in P glehnii and A. hirsuta. The nutrient fluxes for all elements analyzed were greatest on riparian zone and lowest in wetland zone. Nutrient fluxes via litterfall followed the decreasing sequence: N (11-129 kg.hm-2.aq) 〉 Ca (9-69) 〉 K (5-20) 〉 Mg (3-15) 〉 P (0.4-4.7) for all stands. Significant differences were found in litterfall production and nutrient fluxes among the different landscape components. There existed significant differences in soil chemistry between the different landscape zones. The consistently low soil C:N ratios at the riparian zone might be due to the higher-quality litter inputs (largely N-fixing alder). 展开更多
关键词 Landscape LITTErfALL Nutrient cycling Soil chemistry Temperate forest
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Structure changes and succession dynamic of the natural secondary forest after severe fire interference 被引量:2
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作者 刘滨凡 刘广菊 王志成 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2009年第2期123-130,I0002,共9页
The structure and dynamic succession law of natural secondary forest after severe fire interference in recent 20 years were studied by adopting the method of deducing time series from the spatial sequence of vegetatio... The structure and dynamic succession law of natural secondary forest after severe fire interference in recent 20 years were studied by adopting the method of deducing time series from the spatial sequence of vegetation in Heihe region, Heilongjiang, China. Two typical and widely distributed forest types in the study area, namely forest type A and forest type B, were selected as study subjects. Forest type A is pure broadleaf forest or broadleaf mixed forest mainly composing of superior Betula platyphylla and Populus davidiana in the area with gradient 〈25°, while forest type B is pure forest or mixed forest composing of superior Quercus mongolica and Betula davurica in the area with gradient 〉25°. Species richness, vegetation coverage, important value, and similarity index of commtmity in different layers (Herb, shrub, small tree, and arbor layers) were investigated and analyzed for the two typical forests. The results show that after fire interference, the species richness and coverage in each layer in forest type A were higher than that in forest type B. Both for forest type A and B, with elapse of post-fire years, the species richness and coverage of herbs and shrubs showed a decline tendency, while those of arbor layer present a rising tendency. Through comparison of the important values of species in each layer and analysis of community structure changes, the dynamic process of post-fire vegetation succession for forest type A and B was separately determined. Post-fire 80 years' succession tendency of forest type A is B. platyphylla and Larix gmelinii mixed forest. Its shrub layer is mainly composed of Corylus heterophylla and Vaccinium uliginosum, and herb layer is dominated by Carex tristachya, Athyrium multidentatum, and Pyrola incarnate; whereas, the post-fire 80 years' succession of forest type B is Q. mongolica and B. davurica mixed forest. Its shrub layer is mainly composed of lespedeza bicolar and corylus heterophylla and herb layer is dominated by Carex tristachya, Asparagus densiflorus, and Hemerocallis minor. 展开更多
关键词 natural secondary forest vegetation succession fire interference burned areas species richness important value similarity index succession law.
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基于RF-GWO的水利工程地质渗透系数智能反演分析
5
作者 雷艳 温立峰 +1 位作者 赵明仓 殷乔刚 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期139-148,共10页
地质渗透系数是准确分析水利工程渗流的关键参数。针对传统反演方法计算效率低、精度差的问题,采用有限元正演模型和正交试验设计构建渗透系数反演样本集,建立了基于随机森林(RF)算法的渗流计算代理模型;在此基础上,引入灰狼优化(GWO)算... 地质渗透系数是准确分析水利工程渗流的关键参数。针对传统反演方法计算效率低、精度差的问题,采用有限元正演模型和正交试验设计构建渗透系数反演样本集,建立了基于随机森林(RF)算法的渗流计算代理模型;在此基础上,引入灰狼优化(GWO)算法,提出了基于RF-GWO的渗透系数智能反演方法,并以Z抽水蓄能电站为研究案例进行了验证。结果表明:RF模型对各钻孔水位预测结果均接近实测值,性能优于CART和BP模型;GWO可搜寻到地质最佳渗透系数,钻孔水位反演结果合理,相对误差最大为0.42%,精度满足工程要求,计算的天然渗流场分布形态也符合一般山体渗流场分布规律。建立的反演模型能够快速准确地推断工程区地层渗透系数,具有实际工程应用价值。 展开更多
关键词 地质渗透系数 反演分析 正交试验设计 随机森林 灰狼优化
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基于LSTM-RF的电动钻机绞车齿轮箱故障诊断
6
作者 刘光星 马一豪 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期156-162,230,共8页
针对提高石油电动钻机绞车齿轮箱故障诊断的准确性和效率,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和随机森林(random forest,RF)融合模型。首先,运用LSTM能够从大规模数据中学习复杂特征,将这些特征作为随机森林的... 针对提高石油电动钻机绞车齿轮箱故障诊断的准确性和效率,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和随机森林(random forest,RF)融合模型。首先,运用LSTM能够从大规模数据中学习复杂特征,将这些特征作为随机森林的输入。然后,通过随机森林处理非线性和高维数据以及对特征的分类,以实现对齿轮不同故障状态的识别。最后,利用电动钻机绞车齿轮箱运行过程中的实时数据,建立了一个包含多种齿轮故障类型的综合数据集。试验结果表明,LSTM齿轮故障诊断准确率为94.67%,RF齿轮故障诊断准确率为94.34%,支持向量机齿轮故障诊断准确率为82.00%,K近邻齿轮故障诊断准确率88.33%,而融合模型LSTM-RF在齿轮故障诊断准确率方面达到了98.33%,克服了单一模型的局限性,提高了诊断准确性。研究表明了融合模型具有更优的电动钻机绞车齿轮箱故障诊断能力。 展开更多
关键词 电动钻机 齿轮箱 故障诊断 长短期记忆网络(LSTM) 随机森林(rf)算法
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基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警
7
作者 王军武 何娟娟 +3 位作者 宋盈辉 刘一鹏 陈兆 郭婧怡 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高... 为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。 展开更多
关键词 随机森林(rf) 蛙跳算法(SFLA) 支持向量机(SVM) 装配式建筑 高空作业 不安全行为
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基于Deep Forest算法的对虾急性肝胰腺坏死病(AHPND)预警数学模型构建
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作者 王印庚 于永翔 +5 位作者 蔡欣欣 张正 王春元 廖梅杰 朱洪洋 李昊 《渔业科学进展》 CSCD 北大核心 2024年第3期171-181,共11页
为预报池塘养殖凡纳对虾(Penaeus vannamei)急性肝胰腺坏死病(AHPND)的发生,自2020年开始,笔者对凡纳对虾养殖区开展了连续监测工作,包括与疾病发生相关的环境理化因子、微生物因子、虾体自身健康状况等18个候选预警因子指标,通过数据... 为预报池塘养殖凡纳对虾(Penaeus vannamei)急性肝胰腺坏死病(AHPND)的发生,自2020年开始,笔者对凡纳对虾养殖区开展了连续监测工作,包括与疾病发生相关的环境理化因子、微生物因子、虾体自身健康状况等18个候选预警因子指标,通过数据标准化处理后分析病原、宿主与环境之间的相关性,对候选预警因子进行筛选,基于Python语言编程结合Deep Forest、Light GBM、XGBoost算法进行数据建模和预测性能评判,仿真环境为Python2.7,以预警因子指标作为输入样本(即警兆),以对虾是否发病指标作为输出结果(即警情),根据输入样本和输出结果各自建立输入数据矩阵和目标数据矩阵,利用原始数据矩阵对输入样本进行初始化,结合函数方程进行拟合,拟合的源代码能利用已知环境、病原及对虾免疫指标数据对目标警情进行预测。最终建立了基于Deep Forest算法的虾体(肝胰腺内)细菌总数、虾体弧菌(Vibrio)占比、水体细菌总数和盐度的4维向量预警预报模型,准确率达89.00%。本研究将人工智能算法应用到对虾AHPND发生的预测预报,相关研究结果为对虾AHPND疾病预警预报建立了预警数学模型,并为对虾健康养殖和疾病防控提供了技术支撑和有力保障。 展开更多
关键词 对虾 急性肝胰腺坏死病 预警数学模型 Deep forest算法 PYTHON语言
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基于改进KNN-RF的信息补全算法
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作者 张烈平 陈耀 +2 位作者 郑新鹏 卢海钊 张翠 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期74-80,共7页
针对室内指纹定位指纹库数据在实际环境中存在数据缺失导致定位误差大的问题,本文提出了一种改进距离公式的K近邻-随机森林的信息补全算法。首先,采用高斯滤波对收集的指纹数据进行预处理,去除干扰数据项,提高数据可靠性。其次,在将指... 针对室内指纹定位指纹库数据在实际环境中存在数据缺失导致定位误差大的问题,本文提出了一种改进距离公式的K近邻-随机森林的信息补全算法。首先,采用高斯滤波对收集的指纹数据进行预处理,去除干扰数据项,提高数据可靠性。其次,在将指纹数据划分为训练集和测试集的基础上,采用结合欧氏距离和曼哈顿距离的KNN算法获得近邻集合样本,随后用RF算法对近邻集合训练进行优化,再把各个决策树的预测结果取平均值,得到缺失数据的预测值。最后,将改进的补全算法与KNN、改进的KNN、RF和KNN-RF补全算法进行对比。实验结果表明,本文的改进补全算法的预测准确率和精度均优于其他算法,预测的准确率达91.3%。同时本文补全算法的指纹库平均定位误差为1.82 m,相较于其他补全算法的指纹库定位误差降低了1.6%~7.2%,定位性能更好。 展开更多
关键词 室内定位 KNN rf 指纹数据库 信息补全
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基于VPNRS-RF的飞机液压系统故障诊断模型 被引量:2
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作者 李耀华 王签签 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第2期255-260,共6页
针对飞机液压系统故障诊断特征值冗余难以精准获取和准确率不高的问题,提出一种基于变精度邻域粗糙集(Variable Precision Neighborhood Rough Set,VPNRS)和随机森林(Random Forest,RF)相结合的特征选择算法,并以此为基础建立飞机液压... 针对飞机液压系统故障诊断特征值冗余难以精准获取和准确率不高的问题,提出一种基于变精度邻域粗糙集(Variable Precision Neighborhood Rough Set,VPNRS)和随机森林(Random Forest,RF)相结合的特征选择算法,并以此为基础建立飞机液压系统故障诊断模型。VPNRS-RF算法主要是利用随机森林算法分别对变精度邻域和模糊熵粗糙集约简后的特征进行重要度排序,再次筛选后确定最优特征子集,使用最优特征子集对在线贯序极限学习机(OSELM)分类模型进行训练,从而提高故障信息获取准确率。最后以飞机起落架收放系统为例进行仿真研究,验证了VPNRS-RFOSELM模型的优越性。 展开更多
关键词 VPNRS-rf OSELM 液压系统 特征选择 最优特征子集
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CHAID-RF:基于CHAID决策树的集成学习方法
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作者 聂斌 靳海科 +3 位作者 李欢 陈裕凤 张玉超 郑学鹏 《现代信息科技》 2024年第17期28-35,42,共9页
针对卡方自动交互诊断(CHAID)决策树易过拟合的问题,提出CHAID随机森林方法(CHAID Random Forest,CHAID-RF)。该方法采用随机采样、随机选择特征以及集成的策略,将CHAID决策树作为基分类器,形成CHAID-RF。为了验证CHAID-RF的有效性,选取... 针对卡方自动交互诊断(CHAID)决策树易过拟合的问题,提出CHAID随机森林方法(CHAID Random Forest,CHAID-RF)。该方法采用随机采样、随机选择特征以及集成的策略,将CHAID决策树作为基分类器,形成CHAID-RF。为了验证CHAID-RF的有效性,选取CART、CHAID、SVM、RF作为对比算法,以准确率、加权查准率、加权查全率、加权F值作为分类模型评价指标,以均方根误差作为回归模型评价指标,采用10个分类数据集和7个回归数据集进行验证。实验结果表明CHAID-RF可行有效。 展开更多
关键词 CHAID 随机森林 CHAID-rf 分类 回归
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基于RF-RNN模型的DNS隐蔽信道检测方法
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作者 冯燕茹 《信息与电脑》 2024年第3期158-160,共3页
为提高检测隐蔽信道的灵敏度,提出一种基于随机森林(Random Forest,RF)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的域名系统(Domain Name System,DNS)隐蔽信道检测方法。该方法采用域名检测作为主要手段,使用RF模型对域名进行分类... 为提高检测隐蔽信道的灵敏度,提出一种基于随机森林(Random Forest,RF)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的域名系统(Domain Name System,DNS)隐蔽信道检测方法。该方法采用域名检测作为主要手段,使用RF模型对域名进行分类,通过深度学习方法挖掘更高阶的特征表示。实验结果表明,与单一模型相比,该方法在检测准确性和健壮性方面均取得了显著提升。 展开更多
关键词 域名系统(DNS) 随机森林(rf) 循环神经网络(RNN)
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基于GJO特征量优选的AO-RF的变压器故障诊断模型 被引量:2
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作者 叶育林 刘森 +6 位作者 黄松 韩晓慧 杜振斌 李彬 吕杰 薛杨 赵春琳 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期99-107,共9页
在变压器故障诊断过程中,进行合理的特征优选,将有助于提高诊断模型的诊断精度,为此,文中提出了一种基于金豺优化算法(golden Jackal optimization,GJO)特征量优选与AO-RF的变压器故障诊断模型。首先,采用GJO对构建的21维变压器油中溶... 在变压器故障诊断过程中,进行合理的特征优选,将有助于提高诊断模型的诊断精度,为此,文中提出了一种基于金豺优化算法(golden Jackal optimization,GJO)特征量优选与AO-RF的变压器故障诊断模型。首先,采用GJO对构建的21维变压器油中溶解气体特征量进行优选;然后,根据GJO得到的特征优选结果,采用天鹰算法(aquila optimizer,AO)优化随机森林(random forest,RF)的变压器故障诊断模型对变压器故障进行诊断,并与不同特征量、不同故障诊断模型的诊断结果进行了对比。实验结果表明:GJO优选特征量相比21维原始特征、三比值法、无编码比值法以及AO优选特征量的故障诊断准确率可提高1.12%~25.78%,kappa系数可提高0.02~0.24;AO-RF故障诊断模型较RF、SVM、ELM、SSA-RF、WOA-RF、GJO-RF模型的诊断准确率可提高1.84%~15.86%,kappa系数可提高0.02~0.16,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 金豺算法 随机森林 天鹰算法
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基于RSIV-RF模型的凉山州泥石流易发性评价 被引量:1
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作者 饶姗姗 冷小鹏 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期275-287,共13页
针对随机森林(RF)模型进行泥石流易发性评价过程中存在连续型因子依靠主观意识分级、随机选取的非泥石流样本准确度较低等问题,以位于四川西南部的凉山彝族自治州为研究区,提出基于统计学先验模型抽样的随机森林对研究区进行泥石流易发... 针对随机森林(RF)模型进行泥石流易发性评价过程中存在连续型因子依靠主观意识分级、随机选取的非泥石流样本准确度较低等问题,以位于四川西南部的凉山彝族自治州为研究区,提出基于统计学先验模型抽样的随机森林对研究区进行泥石流易发性评价分区。利用累计灾害频率等曲线的相对变化对连续型因子进行分级处理;采用粗糙集理论(RS)和信息量法(IV)计算加权信息量值,划定极低和低易发性区并从中选择负样本数据。通过袋外误差(OOB)变化曲线确定RF模型的最佳树棵数n_estimators和分裂特征数max_features,随后构建加权信息量-随机森林(RSIV-RF)模型预测凉山州泥石流易发性。进一步地,与从全区随机选择非泥石流样本的RF模型开展对比研究。结果表明,训练集和测试集下RSIV-RF模型的准确度分别为0.89,0.83,且对应的ROC曲线的AUC值分别为0.920,0.895,均高于单独的RF模型;RSIV-RF绘制的泥石流易发性评价图与历史灾害分布较为一致,较高和高易发性等级区域占研究区面积比为18.625%,包含了78.57%的泥石流点。性能评估和易发性统计结果均表明基于RSIV-RF能够解决单独模型存在的非泥石样本采样不准确的问题,其泥石流易发性预测精度更高,在凉山州地区泥石流易发性评价研究中具有较好的适应性。 展开更多
关键词 随机森林(rf) 不平衡数据集 加权信息量(RSIV) 泥石流 RSIV-rf模型 凉山州 易发性评价
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基于DBSCAN-RF洪水分类的洪水预报应用研究 被引量:1
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作者 甘甜 郑英 +3 位作者 蒋云钟 赵红莉 贺君彦 段浩 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第3期77-89,共13页
【目的】洪水分类预报能有效提高洪水预报准确性,为防灾减灾工作提供科学依据。【方法】针对分类因子和分类算法优选问题,以海河流域徒骇河宫家闸上游为例进行研究,(1)充分考虑产汇流影响因素与洪水特征,选取洪峰流量、洪水总量、时段... 【目的】洪水分类预报能有效提高洪水预报准确性,为防灾减灾工作提供科学依据。【方法】针对分类因子和分类算法优选问题,以海河流域徒骇河宫家闸上游为例进行研究,(1)充分考虑产汇流影响因素与洪水特征,选取洪峰流量、洪水总量、时段洪量、洪水历时、起历时、落历时、峰度、偏度、涨水仰角、落水仰角、C_(s)、C_(v)、前3 d面雨量、前10 d面雨量、累计面雨量及最大面雨量等16维分类因子,使用主成分投影法(Principal Component Analysis,PCA)对分类因子降维提高计算效率;(2)基于密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)-随机森林(Random Forest,RF)算法进行洪水分类,减少对分类先验知识的依赖,提高了分类精度;(3)在徒骇河流域进行了方法应用,选择适用于半干旱半湿润地区的超渗-蓄满同时作用的产流模型及单位线汇流模型进行洪水分类预报研究,分别针对各类洪水进行模型率定。【结果】结果表明:轮廓系数为0.7015,表明DBSCAN算法聚类效果理想,基于RF算法的洪水分类准确率为91.67%,分类效果理想;经洪水分类预报,NSE系数均高于0.8,分类预报结果优于直接预报。【结论】结果说明:基于DBSCAN-RF洪水分类的洪水预报能较好地反映研究区域洪水演进过程,为研究区域洪水预报及防灾减灾工作提供依据。 展开更多
关键词 历史洪水 洪水分类 洪水预报 密度聚类(DBSCAN) 随机森林(rf)
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基于IHHT‑RF的配电网单相接地故障选线方法 被引量:1
16
作者 李泽文 黎文娇 +2 位作者 彭维馨 雷柳 梁流涛 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期171-182,共12页
小电流系统发生单相接地故障时故障特征易受高接地过渡电阻、小初相角等弱故障条件影响而导致选线准确率低。为此,提出一种基于改进希尔伯特黄变换—随机森林(improved Hilbert⁃Huang transform⁃random forest,IHHT⁃RF)的配电网单相接... 小电流系统发生单相接地故障时故障特征易受高接地过渡电阻、小初相角等弱故障条件影响而导致选线准确率低。为此,提出一种基于改进希尔伯特黄变换—随机森林(improved Hilbert⁃Huang transform⁃random forest,IHHT⁃RF)的配电网单相接地故障选线方法。首先,提取每条线路在故障发生时的电流暂态信号,通过IHHT提取纯净的暂态电气量,构造标准差、能量熵和幅值畸变度3类特征向量;然后,将特征向量输入RF分类器建立故障选线模型,把故障选线问题转化为二分类问题;最后,将测量数据输入RF分类器中得出分类结果,实现故障线路的自动识别。仿真结果表明,该选线方法综合利用暂态信号的幅值、频率和能量等特征信息,不受弱故障条件、馈线结构等因素的影响,能有效提高故障选线的准确率,具有较强的适应性和可靠性。 展开更多
关键词 配电网 改进希尔伯特黄变换 随机森林 故障选线
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RIS辅助的混合RF/FSO系统物理层安全性能分析
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作者 赵辉 万辉 +1 位作者 李静 马薇雯 《光通信研究》 北大核心 2024年第2期12-20,共9页
【目的】针对自由空间光(FSO)链路和射频(RF)链路的保密信息容易被外部窃听者窃听的问题,为提升混合RF/FSO通信系统的保密性能,同时考虑到实际工程中FSO链路往往无法满足视距条件且不同天线分支之间会由于收发模块小型化产生相关性,需... 【目的】针对自由空间光(FSO)链路和射频(RF)链路的保密信息容易被外部窃听者窃听的问题,为提升混合RF/FSO通信系统的保密性能,同时考虑到实际工程中FSO链路往往无法满足视距条件且不同天线分支之间会由于收发模块小型化产生相关性,需要对可重构智能表面(RIS)辅助的混合RF/FSO系统的安全性能进行研究,以得到系统安全性能与RIS部署位置和天线相关性程度等参数的关系。【方法】文章考虑单个窃听者,分别针对RF和FSO链路进行窃听,RF链路服从任意相关的Nakagami-m分布,FSO链路服从Gamma-Gamma分布。采用解码转发协议,推导得到了两种窃听场景下通信系统的安全中断概率(SOP)和严格正安全容量概率(SPSC)的闭合表达式,并对SOP进行了渐近分析。此外还利用Matlab软件进行了仿真实验,通过蒙特卡洛仿真来验证所推导公式的准确性。【结果】仿真结果表明,将RIS部署在靠近接收端的位置可以降低系统的SOP,RF主信道的信道质量与窃听信道相比较好时,天线相关性程度的增加会使系统的SOP上升。【结论】RIS辅助的FSO链路相比RF链路具有更好的安全性,虽然多天线分集技术能够有效提高系统的安全性能,但是类似指向误差和大气湍流引起的衰落,天线相关性也会对系统的安全性能造成损害,通过降低天线相关性程度能有效提升系统的安全性。 展开更多
关键词 光通信 混合射频/自由空间光通信系统 可重构智能表面 天线相关性 物理层安全
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Planting position and shade enhance native seedling performance in forest restoration for an endangered malagasy plant 被引量:3
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作者 Cyprien Miandrimanana J.Leighton Reid +1 位作者 Tahiry Rivoharison Chris Birkinshaw 《Plant Diversity》 SCIE CAS CSCD 2019年第2期118-123,共6页
The critically endangered tree Schizolaena tampoketsana is confined to a few diminished and degraded forest fragments on the Malagasy highlands. This habitat is vulnerable to loss due to frequent fires in the surround... The critically endangered tree Schizolaena tampoketsana is confined to a few diminished and degraded forest fragments on the Malagasy highlands. This habitat is vulnerable to loss due to frequent fires in the surrounding grassland that threaten to spread into the forest. One of these fragments is the focus a conservation project and here the managers aim to conserve S. tampoketsana by restoring its forest habitat to its former extent as evidenced by remnant woody plants. To inform this activity the survival and early-stage growth of seedlings of four locally native tree species were compared under contrasting conditions of proximity to the remaining forest and shade. After 12 months, seedlings of three species(Baronia taratana, Eugenia pluricymosa, Uapaca densifolia) survived better and experienced improved growth in height in grassland close to the existing forest rather than distant from it, and two survived better with shade rather than unshaded. A number of mechanisms could explain these results including reduced exposure to desiccating sunlight and winds and better soil and greater water availability close to the forest. The seedlings of one species(Nuxia capitata) survived well under all conditions. This study suggests that reforestation in these dry highlands is most feasible adjacent to remnant forest fragments and in microhabitats that minimize water loss, though young plants of some tree species may be capable of surviving in harsher conditions. 展开更多
关键词 GRASSLAND Fire forest RESTORATION Local environment Schizolaena tampoketsana
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基于RF-GA的热磨机生产参数优化方法
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作者 陈光伟 杨凯 +2 位作者 许威 黄鹤飞 王丙军 《林业机械与木工设备》 2024年第6期42-48,共7页
热磨机是纤维板生产中最重要的设备之一;热磨机的综合能耗在纤维板生产的整体能源消耗中占比显著,优化生产参数以降低热磨机能耗一直是纤维板生产的要求之一。以华北某纤维板企业采集的数据为依据,针对影响比能耗(SEC)和纤维质量(QF)的... 热磨机是纤维板生产中最重要的设备之一;热磨机的综合能耗在纤维板生产的整体能源消耗中占比显著,优化生产参数以降低热磨机能耗一直是纤维板生产的要求之一。以华北某纤维板企业采集的数据为依据,针对影响比能耗(SEC)和纤维质量(QF)的多个生产参数,用粒子群算法优化的BP神经网络、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)建立比能耗和纤维质量预测模型,经对比确定最佳比能耗和纤维质量预测模型;后基于最佳预测模型构建生产参数优化模型,采用遗传算法(GA)对其求解得到最佳生产参数,以此提出基于RF-GA模型的热磨机生产参数优化方法。结果表明,热磨机各生产参数之间存在较强耦合关系,且与比能耗和纤维质量为非线性关联;粒子群算法对机器学习算法中超参数的优化是必要的,可以有效降低机器学习算法误差;选取5组不同纤维质量下的数据,采用建立的热磨机生产参数优化方法优化后,比能耗平均下降6.9kW·h/t、降幅为5.22%。该研究验证了RF-GA热磨机生产参数优化方法的可行性,能够应用于生产参数的优化,有效地实现节能降耗的目标,并为热磨机生产参数的设定提供依据。 展开更多
关键词 热磨机 节能 优化 生产参数 粒子群算法 rf-GA
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多尺度数据条件下基于优化RF算法的工程机械可靠性仿真
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作者 张丽 马利祥 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期83-87,共5页
工程机械是建筑工程的关键设备,其可靠性的高低直接影响到工程的生产效率,为了给项目工程提供可靠性较高的机械设备,提出多尺度数据条件下基于优化RF算法的工程机械可靠性分析方法。构建工程机械设备等效模型,确定工程机械设备的组成结... 工程机械是建筑工程的关键设备,其可靠性的高低直接影响到工程的生产效率,为了给项目工程提供可靠性较高的机械设备,提出多尺度数据条件下基于优化RF算法的工程机械可靠性分析方法。构建工程机械设备等效模型,确定工程机械设备的组成结构与材料,模拟工程机械设备工作流程,确定可靠性影响因素。采集工程机械设备多尺度数据,利用优化RF算法,通过决策树构建、特征提取等步骤,识别工程机械设备工作状态。计算工程机械可靠性指标的具体取值,实现工程机械的可靠性分析。通过仿真测试实验得出结论:与传统分析方法相比,优化设计方法的机械可靠性分析误差降低了0.033,通过可靠性分析方法的应用能够有效提升工程产品的生产合格率,由此证明优化设计方法在分析精度和应用性能方面具有明显优势。 展开更多
关键词 多尺度数据条件 优化rf算法 工程机械设备 可靠性分析
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