基于MICE_RF的组合赋权—极限随机树岩爆预测模型

目前岩爆预测的真实训练数据量小、数据存在缺失,为了更加准确地预测岩爆等级,提出了一种基于链式随机森林多重插补(MICE_RF)算法的组合赋权—极限随机树(ET)预测模型。首先,在选取岩爆灾害主要评判指标的基础上,采用MICE_RF算法插补缺失数据;然后,由改进层次分析法(IAHP)和基于指标相关性的权重确定方法(CRITIC)确定指标主、客观权重,并引入权向量距离概念对指标组合赋权;最后,将插补和赋权后数据集采用ET算法,构建岩爆等级预测模型。利用国内外工程实例数据进行20次随机抽样试验,并与其他模型进行对比分析。结果表明:MICE_RF插补后可显著提高岩爆模型预测效果;改进AHPCRITIC法较改进前更具优势,该模型平均预测准确率为93.10%,各比较指标结果均优于对比模型,预测结果更稳定。

顾及样本优化选择的机器学习云检测研究

针对云层日变化、云类型、云相态、云光学厚度等特征差异带来的光谱差异,导致传统阈值算法对云识别精度不高的问题,文章提出了一种顾及样本优化选择,耦合物理阈值方法和机器学习的云检测算法模型,利用“葵花8号”卫星(Himawari-8)数据进行日间云检测。通过样本优化选择,使样本中尽可能包括不同情形下的云特征,为机器学习模型提供良好的样本基础,增加模型泛化能力;同时输入特征除了考虑反照率、亮温、亮温差以及天顶角等因素外,还加入了基于反照率和亮温差的物理阈值方法云识别结果;最后基于极限随机树模型进行云检测。结果表明:模型云检测交叉验证精度为96.41%,总漏检率和总虚检率分别为2.08%和0.91%;通过云-气溶胶激光雷达与红外探路者卫星观测(CALIPSO)产品数据进行对比分析,结果显示云检测总体精度为97.1%。

基于机器学习的Landsat数据地层信息提取--以西南天山柯坪地区为例

当前机器学习方法不断创新发展,为遥感数据的分析利用提供了很好的平台。结合西南天山柯坪地区沉积岩的典型地质特征,针对15万区域地质调查数据,利用Landsat 8数据9个波段的遥感信息进行机器学习方法解译。为增强机器学习过程中参与变量数目,在原始9波段数据的基础上分别采用比值法增强方式、主成分分析法增强方式进行数据叠加。为减弱地质体内部纹理信息,同时不影响地质体之间的边界,笔者采用双边滤波的形式对遥感数据进行进一步处理。选用的极限随机树方法、直方梯度增强随机树、随机森林3种机器学习方法整体识别精度均超过93%,尤其是极限随机树方法达到94.18%。本研究方法可用在其他地质信息解译、地质填图中,值得推广。

基于微气象微地形的北京地区输电线路覆冰预测技术

实现输电线路覆冰预测是保障北京地区输电线路在覆冰季正常运行的关键技术。针对北京地区输电线路覆冰预测技术研究,采用皮尔逊相关系数和灰色系统关联度分析方法,利用历史数据研究覆冰厚度与微气象微地形的相关性,得出湿度、坡向、风向和高程对覆冰厚度影响程度较高;通过多种环境特征要素组合构建基于极限随机树模型和灰色系统预测模型的覆冰预测模型,对比不同模型的预测结果的均方根误差(root mean square error,RMSE),得出由湿度和风向组合构建的灰色系统覆冰预测模型效果最佳。研究结果表明,与同类预测方法相比考虑了微地形对覆冰厚度预测的影响,得到北京地区输电线路覆冰厚度相关性较高的环境因素为湿度、坡向、风向和高程;对比多种环境要素构建的覆冰预测模型,湿度和风向组合的灰色系统预测模型的均方根误差明显优于其他组合,可以有效实现北京地区输电线路覆冰预测。

基于机器学习的山洪灾害快速预报方法

基于高精度水动力模型与机器学习技术,运用极限随机树(ERT)及KNN算法,构建了高分辨率山洪灾害快速预报模型。利用确定系数、平均绝对误差和均方根误差3种指标评估模型的整体可靠性,同时,截取流域出口断面流量验证模型的预报性能。结果表明:所建模型预报结果与水动力模型模拟结果淹没范围基本一致,流域淹没范围平均相对误差低于5%,模型整体稳定可靠;流域出口断面流量平均相对误差低于10%,断面平均水深、流速平均相对误差低于5%,模型预报性能良好;模型可在10s内完成最大淹没情况计算并输出淹没范围图,能为紧急决策提供足够的前置时间,协助决策者更好地采取应对措施。

一种面向管道堵塞不均衡样本集的主动学习方法

针对城市排水管道堵塞检测识别过程中有标签的样本数量较少,人工标注管道数据样本成本高昂,以及管道堵塞数据集中存在明显的类别不均衡问题,提出基于主动学习的方法以解决上述问题。同时,将极限随机树作为基分类器,对未标注样本集进行分类识别;样本查询策略选择将分类熵和余弦相似度相结合的样本采样策略。该方法使得模型在主动学习的过程中能够提高对少数类样本的关注度。试验结果在两个不同不均衡程度的数据集上进行验证,结果表明:笔者提出的主动学习模型在两个试验数据集上对少数类的分类识别效果都取得了较高的F1度量值,模型的分类稳定性并没有受到数据不均衡程度变化的干扰。