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基于血清炎症因子的难治性肺炎支原体肺炎随机森林预测模型构建与决策曲线分析
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作者 白瑞珍 杜杰静 +2 位作者 李洁 于珊 史军然 《徐州医科大学学报》 CAS 2024年第5期326-331,共6页
目的基于血清炎症因子构建难治性肺炎支原体肺炎(RMPP)的随机森林预测模型,并采用决策曲线评价预测模型。方法纳入2021年1月—2023年2月在石家庄市妇幼保健院儿科住院的990例肺炎支原体肺炎(MPP)患儿,收集所有患儿临床特征资料及血清炎... 目的基于血清炎症因子构建难治性肺炎支原体肺炎(RMPP)的随机森林预测模型,并采用决策曲线评价预测模型。方法纳入2021年1月—2023年2月在石家庄市妇幼保健院儿科住院的990例肺炎支原体肺炎(MPP)患儿,收集所有患儿临床特征资料及血清炎症因子水平。使用R4.1.3软件的sample软件包按7∶3的比例将患儿随机分为训练集(693例)和验证集(297例);利用R4.1.3将获取的训练集数据分组为RMPP与普通肺炎支原体肺炎(GMPP)(GMPP=0,RMPP=1)。基于随机森林算法对训练集数据中的自变量进行特征重要性排序,采用可变重要性(VIMP)结合最小深度法筛选出最佳变量组合构建RMPP的随机森林预测模型,采用验证集及决策曲线评价预测模型。结果随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为白细胞介素(IL)-6、D-二聚体(DD)、乳酸脱氢酶(LDH)、IL-10,决策曲线分析显示在阈值概率为6%时对MPP患儿进行临床干预可能获益最大。结论随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为IL-6、DD、LDH、IL-10,基于上述指标构建的RMPP随机森林预测模型具有较好的预测效能。 展开更多
关键词 难治性支原体肺炎 肺炎支原体肺炎 血清炎症因子 随机森林预测模型 决策曲线
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基于RFECV特征选择和随机森林预测模型的应用与优化
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作者 孙晶 《数字通信世界》 2024年第9期114-116,共3页
该文基于随机森林预测模型,提出RFECV特征选择方法:首先对特征变量进行独热编码,再利用RFECV内置的交叉验证评估各特征子集性能,以确定最佳特征数量,并递归消除低重要性特征。实验表明,该方法在随机森林上训练与预测更快,均方误差更低,... 该文基于随机森林预测模型,提出RFECV特征选择方法:首先对特征变量进行独热编码,再利用RFECV内置的交叉验证评估各特征子集性能,以确定最佳特征数量,并递归消除低重要性特征。实验表明,该方法在随机森林上训练与预测更快,均方误差更低,特征提取准确率高。 展开更多
关键词 随机森林预测模型 独热编码 递归特征消除 交叉验证
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基于随机森林的湖北雪密度预测模型及其在雪压分析中的应用 被引量:2
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作者 魏华兵 周月华 +1 位作者 史瑞琴 温泉沛 《气象科技》 2023年第4期473-479,共7页
雪密度、雪压等积雪参数资料的缺乏是南方地区雪灾精细化防御研究的难点之一,通过历史地面积雪气象观测资料来反演测站及周边的雪密度,是对现有积雪监测资料的有益补充。本文利用湖北省76站的逐日气象观测资料,分析并选取了积雪期的积... 雪密度、雪压等积雪参数资料的缺乏是南方地区雪灾精细化防御研究的难点之一,通过历史地面积雪气象观测资料来反演测站及周边的雪密度,是对现有积雪监测资料的有益补充。本文利用湖北省76站的逐日气象观测资料,分析并选取了积雪期的积雪日数、积雪深度、气温、日照等8个影响雪密度的自变量因子,构建了雪密度的随机森林回归(RF)模型,并通过RF模型反演数据,分析了湖北省雪密度和雪压分布情况。结果表明:(1)雪密度RF模型预测的均方根误差为0.04 g/cm^(3)左右,可以用于湖北省雪密度资料反演。(2)湖北省平均雪密度在0.14~0.20 g/cm^(3)之间,从中部以0.17 g/cm^(3)为界分为东西两个区,东部区雪密度较大。(3)湖北省近60年来最大雪压值在1.3~6.7 g/cm^(2)之间,不同重现期最大雪压分布存在鄂西北和鄂东两个高值区,且鄂东区的中北部基本雪压值更大。 展开更多
关键词 随机森林 雪密度 随机森林预测模型 雪压
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全身麻醉下肿瘤细胞减灭术联合腹腔热灌注化疗术患者术后肺部并发症的随机森林预测模型
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作者 宋明雪 盛崴宣 +1 位作者 刘鹏飞 缪慧慧 《国际麻醉学与复苏杂志》 CAS 2024年第9期977-983,共7页
目的分析行肿瘤细胞减灭术(CRS)联合腹腔热灌注化疗术(HIPEC)的患者术后肺部并发症(PPC)的危险因素,并构建预测模型。方法收集行CRS+HIPEC的298例患者围手术期信息[性别、年龄、美国麻醉医师协会(ASA)分级、手术时间、术中总入量、术中... 目的分析行肿瘤细胞减灭术(CRS)联合腹腔热灌注化疗术(HIPEC)的患者术后肺部并发症(PPC)的危险因素,并构建预测模型。方法收集行CRS+HIPEC的298例患者围手术期信息[性别、年龄、美国麻醉医师协会(ASA)分级、手术时间、术中总入量、术中总出量、出血量、尿量、胶体液输注量、晶体液输注量、自体血回输量、红细胞输注量、血浆输注量、围手术期进行目标导向液体治疗(GDFT)时参考的每搏变异度(SVV)值]。根据患者术后有无PPC,将患者分为PPC组(106例)和非PPC组(192例)。采用逐步回归分析筛选PPC的特征变量并建立随机森林预测模型,计算随机森林预测模型的袋外误差率,分别在训练集和测试集上计算混淆矩阵及参数(包括准确度、Kappa值、灵敏度、特异度、精准度、召回率、F1⁃Score);绘制受试者操作特征曲线(ROC曲线)[并计算曲线下面积(AUC)及95%置信区间(CI)]、校准曲线,绘制自变量排序图和各特征变量的偏依赖图。结果与非PPC组比较,PPC组的手术时间较长(P<0.05),术中总入量、术中总出量、出血量、胶体液输注量、尿量和红细胞输注量均较多(均P<0.05),围手术期进行GDFT时参考的SVV值较低,差异有统计学意义(P<0.05)。逐步回归分析显示手术时间、出血量、红细胞输注量和围手术期进行GDFT时参考的SVV值为PPC的特征变量(P<0.05)。随机森林预测模型的袋外误差率为1.400%。训练集准确度1.000,测试集准确度0.952,说明模型整体预测准确性高。Kappa值训练集1.000,测试集为0.894,说明模型整体预测能力的一致性高。训练集的灵敏度为1.000,特异度为1.000,测试集的灵敏度为0.871,特异度为1.000,说明模型的整体区分度较好。训练集的精准度为1.000,召回率为1.000,F1⁃Score为1.000,测试集的精准度为1.000,召回率为0.871,F1⁃Score为0.931,说明模型对于阳性结果的预测能力高。训练集ROC曲线的AUC为1.000(95%CI 1.000~1.000),测试集ROC曲线的AUC为0.997(95%CI 0.962~1.000),表明该预测模型具有较好的判别能力。从自变量排序图可以看出特征变量对PPC的贡献程度:特征变量对PPC影响大小排序为围手术期进行GDFT时参考的SVV值>手术时间>出血量>红细胞输注量。从偏依赖图可以看出每个特征变量对PPC的影响及PPC随特征变量的变化趋势:PPC基本随手术时间的增加而波动上升;当出血量<1000 ml时,PPC波动改变,上升不明显,当术中出血量>1000 ml时,PPC概率明显上升;红细胞输注量>1000 ml时,PPC上升明显;围手术期进行GDFT时参考的SVV值与PPC变化呈负相关。结论影响PPC的特征变量有手术时间、出血量、红细胞输注量和围手术期进行GDFT时参考的SVV值。构建的随机森林预测模型具有良好的区分度与准确度,能很好地运用于进行CRS+HIPEC患者PPC的预测。 展开更多
关键词 随机森林预测模型 目标导向液体治疗 肺部并发症 偏依赖图 混淆矩阵
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学生体能训练任务智能规划系统设计与实现
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作者 康梦琦 董经纬 《现代信息科技》 2024年第22期74-80,共7页
随着信息技术的发展,各类数据管理与数据分析技术广泛应用,为社会高质量生活带来诸多便利。在深入研究数据库技术及数据分析技术的基础上,设计了一种对学生体能训练任务智能规划系统。该系统通过设计六个核心表,实现了对人员数据的全面... 随着信息技术的发展,各类数据管理与数据分析技术广泛应用,为社会高质量生活带来诸多便利。在深入研究数据库技术及数据分析技术的基础上,设计了一种对学生体能训练任务智能规划系统。该系统通过设计六个核心表,实现了对人员数据的全面管理,提供了增、删、改、查等基本数据管理功能。同时,该系统还实现了智能化人员分组与成绩预测的功能,其不仅可以采用预设的判断语言进行初步分组,还引入K-means算法进行智能分组,确保了分组的科学性和准确性。此外,智能系统利用线性回归和随机森林模型进行成绩预测,为教练团队制定训练计划提供了更加科学和精准的决策参考,并对学生体能成绩的快速提高提供有效支撑。 展开更多
关键词 SQL Server数据库 K-MEANS算法 线性回归模型预测 随机森林模型预测
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基于随机森林模型内脏脂肪等级相关指标分析
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作者 陈海军 刘翟 +5 位作者 史越 李雨泽 郭洪霞 鲍金华 许超蕊 张堃 《中华健康管理学杂志》 CAS CSCD 2023年第1期41-46,共6页
目的探讨基于随机森林模型分析内脏脂肪等级的相关指标。方法本研究为横断面研究,选取2021年3—9月在黑龙江省医院健康管理中心进行体检的医院职工(包括在职职工和退休职工)共617例的各项实验室指标以及体成分分析各项指标,按照2∶1的... 目的探讨基于随机森林模型分析内脏脂肪等级的相关指标。方法本研究为横断面研究,选取2021年3—9月在黑龙江省医院健康管理中心进行体检的医院职工(包括在职职工和退休职工)共617例的各项实验室指标以及体成分分析各项指标,按照2∶1的比例将样本分为训练集(411例)和测试集(206例),模型共纳入预测变量110个,使用训练集数据进行随机森林模型构建,测试集数据进行模型验证,选择最优节点数和决策树数目,对构建模型的预测性能进行评价,同时选取重要性在前10位的相对重要因子进行下一步的研究。按内脏脂肪等级,对617名研究对象再次进行分组:内脏脂肪等级正常组和内脏脂肪等级偏高组,进一步分析前10位相对重要因子在组间的差异。结果随机森林模型的最优节点数为39、决策树数目为300。模型在测试集上的准确率为83.3%、精确率为73.9%、灵敏度为89.4%、特异度为78.7%,其受试者工作特征曲线下面积为0.881(95%CI:0.832~0.931)。模型中前10位相对重要因子依次为:体重指数、性别、年龄、尿酸、红细胞计数、单核细胞计数、C肽、癌胚抗原、糖化血红蛋白、谷氨酰转肽酶。内脏脂肪等级偏高组的体重指数、年龄、尿酸、红细胞计数、单核细胞计数、C肽、癌胚抗原、糖化血红蛋白、谷氨酰转肽酶水平均高于内脏脂肪等级正常组(均P<0.05);内脏脂肪等级偏高的发生率男性大于女性(P<0.05)。结论本研究构建的内脏脂肪等级的随机森林预测模型表现良好,内脏脂肪与机体肝功能、胰岛功能、免疫功能的改变均有关系。 展开更多
关键词 内脏脂肪等级 体重指数 随机森林预测模型 机器学习模型
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磁流变延时机构数字系孪生系统
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作者 康岩 干浩翔 +2 位作者 陆静 陈浩宇 黄学功 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期137-144,187,共9页
针对当前磁流变延时机构延时性能预测存在实验相对困难、成本高和性能预测精确度不足等问题,将数字孪生技术与磁流变延时机构工作机理相结合,开发了磁流变延时机构数字孪生系统。建立磁流变延时机构数字孪生系统整体架构,规划并设计系... 针对当前磁流变延时机构延时性能预测存在实验相对困难、成本高和性能预测精确度不足等问题,将数字孪生技术与磁流变延时机构工作机理相结合,开发了磁流变延时机构数字孪生系统。建立磁流变延时机构数字孪生系统整体架构,规划并设计系统功能模块及运行机制,分析磁流变延时机构数字孪生系统物理空间、孪生空间、孪生数据及可视化服务的实现方法。融合机理仿真与实验数据,采用随机森林算法借助Unity3D可视化平台,实现基于数字孪生技术的磁流变延时机构延时性能高精度快速仿真预测及其虚拟可视化。设计开发磁流变延时机构数字孪生系统,并结合实验数据验证系统功能,为实现引信数字孪生全生命周期的数据交互及其可视化提供服务。 展开更多
关键词 磁流变延时机构 数字孪生系统 随机森林预测模型 UNITY3D 数据可视化
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不同方法预测苏南农田土壤有机质空间分布对比研究 被引量:17
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作者 谢恩泽 赵永存 +2 位作者 陆访仪 史学正 于东升 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1051-1061,共11页
准确把握土壤有机质(SOM)的空间分布规律对于土壤资源的高效持续利用具有重要意义。以江苏南部为研究区,以辅助因子与SOM的相关性强弱及辅助因子的可获取性为切入点,运用普通克里格(OK)、回归克里格(RK)和随机森林(RF)方法,结合地形、... 准确把握土壤有机质(SOM)的空间分布规律对于土壤资源的高效持续利用具有重要意义。以江苏南部为研究区,以辅助因子与SOM的相关性强弱及辅助因子的可获取性为切入点,运用普通克里格(OK)、回归克里格(RK)和随机森林(RF)方法,结合地形、气候、土壤类型、土壤理化性质和施肥、碳投入等辅助数据预测了苏南地区农田SOM含量(0~20 cm)的空间分布。结果表明,三种方法预测的SOM空间分布总体趋势相似,表现为东高西低,但局部分异还存在差异;OK预测的精度最低,100次预测的均方根误差(RMSE)均值为6.97 g·kg^(-1)。RK和RF的预测精度则均高于OK方法,表现为整合与SOM相关性最强的辅助因子全氮(TN)时,RK和RF预测的RMSE分别降低至5.25 g·kg^(-1)和4.97 g·kg^(-1),而移除相关性最强的辅助因子TN后,RK和RF预测的RMSE亦较OK方法低,分别为6.21 g·kg^(-1)和6.29 g·kg^(-1);移除TN后,RK的预测精度稍高于RF,表明在其他辅助数据与SOM相关性相对较弱的条件下,RK方法有助于提高本研究区SOM预测精度;同时,尽管RK和RF的预测精度依然较OK高,但RK和RF对SOM方差的解释度则分别由51%和55%降低至了29%和28%。这表明,目前容易获取且相对廉价的辅助数据,对本研究区的SOM空间预测方面,还面临着数据质量低、预测精度不足等问题。 展开更多
关键词 空间预测 克里格插值模型 随机森林预测模型 有机质
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冷轧带钢综合拉窄量预测及切边工艺控制研究
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作者 张云 厉小军 +1 位作者 饶克伟 杜蓉 《武汉工程职业技术学院学报》 2022年第2期7-10,共4页
通过理论分析和预测建模功能的对比,建立了带钢在冷轧工序拉窄量的最优预测模型,形成了酸洗圆盘剪定尺规范。结果显示:(1)随机森林预测模型精度高于神经网络模型和决策树模型,为最优预测模型;(2)影响拉窄量的关键参数工艺点为屈服强度... 通过理论分析和预测建模功能的对比,建立了带钢在冷轧工序拉窄量的最优预测模型,形成了酸洗圆盘剪定尺规范。结果显示:(1)随机森林预测模型精度高于神经网络模型和决策树模型,为最优预测模型;(2)影响拉窄量的关键参数工艺点为屈服强度、轧机2~3机架张力差、退火工序加热三段出口板温、轧机2~3机架张力差、原料宽度及退火工序张力;(3)以强度和宽度为大类重新建立酸洗圆盘剪定尺规范,酸轧窄尺缺陷得到显著改善。 展开更多
关键词 预测建模 冷轧 拉窄量 随机森林预测模型 带钢 切边工艺 窄尺缺陷
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基于太赫兹时域光谱技术的红木检测方法 被引量:16
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作者 张文涛 王思远 +1 位作者 占平平 韩莹莹 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期341-347,共7页
提出了一种基于随机森林预测模型的太赫兹时域光谱的木材鉴别方法。对4种木材(2种红木、2种非红木)在0.2~1.2THz频率范围的吸收光谱的差异进行分析;对得到的光谱吸光度数据进行主成分分析的数据降维处理,并提取方差贡献率最高的五种主成... 提出了一种基于随机森林预测模型的太赫兹时域光谱的木材鉴别方法。对4种木材(2种红木、2种非红木)在0.2~1.2THz频率范围的吸收光谱的差异进行分析;对得到的光谱吸光度数据进行主成分分析的数据降维处理,并提取方差贡献率最高的五种主成分(总贡献率高达99.65%);将其代入随机森林预测模型预测鉴别红木的真伪,得出相应训练集和测试集的识别率。实验结果表明,与传统的支持向量机预测模型和单一决策树模型比较,使用时域光谱技术结合随机森林预测模型能够得到更高的识别率,识别率可达91.25%,能够准确对红木和非红木进行检测。 展开更多
关键词 光谱学 太赫兹时域光谱 木材 主成分分析 随机森林预测模型 检测
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Dynamic response of carbon storage to future land use/land cover changes motivated by policy effects and core driving factors
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作者 Han Zhang Jungang Luo +1 位作者 Jingyan Wu Hongtao Dong 《Journal of Plant Ecology》 SCIE 2024年第5期120-140,共21页
The evolution of land use/land cover(LULC)patterns significantly influences the dynamics of carbon storage(CS)in terrestrial ecosystems.In response to future environmental changes,however,most studies fail to synthesi... The evolution of land use/land cover(LULC)patterns significantly influences the dynamics of carbon storage(CS)in terrestrial ecosystems.In response to future environmental changes,however,most studies fail to synthesize the effects of policy pathways and evolving core driving factors on LULC projections.This article presents a systematic framework to assess the dynamic response of the terrestrial ecosystem CS to future LULC changes.After investigating spatiotemporal characteristics and driving forces,policy effects and future core driving factors are integrated into the improved Markov–future land use simulation model to project LULC across diverse scenarios.Then the Integrated Valuation of Ecosystem Service and Tradeoff model is coupled to explore CS dynamics with LULC changes.This framework was applied to the Weihe River Basin.The finding reveals that the overall proportion of cultivated land,forestland and grassland is above 85%and is significantly influenced by policy effects.Precipitation,temperature,population density and gross domestic product are core driving factors of LULC changes.Equal-interval projection is a viable approach to mitigate policy impacts by avoiding error propagation while coupling future core driving factors to improve LULC projection accuracy.Ecological protection should be emphasized in the future.The rate of increase in CS is 1.25 and 1.63 times higher than the historical trend and economic development scenario,respectively,which alleviates carbon loss from the expansion of built-up land.This research provides a valuable reference for future insight and optimization of ecological conservation strategies. 展开更多
关键词 carbon storage LULC projection random forest Markov-FLUS InVEST model
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