基于随机森林算法的重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的现状及风险模型构建

目的探讨重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的危险因素,为预防急性胃肠损伤提供借鉴。方法2021年1月至2023年1月,便利抽样法选取某院收治的重型颅脑损伤患者150例为研究对象,建立基于重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的危险因素的随机森林算法的预测模型。结果150例重症颅脑损伤患者中,并发急性胃肠损伤患者94例,占62.67%。是否并发急性胃肠道损伤的患者在糖尿病、白蛋白、APACHE-Ⅱ评分、休克指数、液体负平衡、酸中毒、深度镇静、呼吸衰竭方面的差异均有统计学意义(均P<0.05)。构建重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的随机森林模型,树的数量为103时出现的错误率最低;影响重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的因素重要性排序为糖尿病、液体负平衡、急性生理与慢性健康评分、白蛋白、深度镇静及酸中毒;随机森林模型预测重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下面积(area under curve,AUC)为0.798,Logistic回归模型的AUC为0.773。结论构建的重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的风险预测模型预测效能较高,临床值得推广应用。

基于随机森林优化算法的城市群洪涝灾害韧性时空演变研究

为了提升城市应对灾害的能力,对城市洪涝灾害韧性进行研究。基于“驱动力-状态-响应(DSR)”模型建立城市洪涝灾害韧性评估指标体系,采用随机森林优化算法(RF)构建城市洪涝灾害韧性评估模型,通过均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)评价模型性能。以关中平原城市群为例,分析西安、宝鸡、咸阳、商洛、铜川、渭南、临汾、运城、平凉、天水、庆阳等11座城市2011~2020年的城市洪涝灾害韧性时空演变规律。结果表明:驱动力和状态对城市洪涝灾害韧性水平影响较大,响应对城市洪涝灾害韧性水平影响较小;在时间序列上,关中平原城市群各城市洪涝灾害韧性水平发展存在较大差异,但整体处于平稳上升的状态,其中铜川的城市洪涝灾害韧性水平提升最为明显;在空间格局上,城市群洪涝灾害韧性水平呈现出由核心城市向外围递减的空间结构特征,各城市的洪涝灾害韧性等级的空间分布存在不均衡的现象。研究结果可为关中平原城市群韧性城市建设提供指导。

一种随机森林增强的车载容迟网络路由算法

针对车载容迟网络(Vehicular Delay Tolerant Network,VDTN)中车辆节点高速移动造成的通信链路不稳定性问题,利用车辆节点的移动模式,提出了一种随机森林增强的VDTN路由算法.首先,引入与车辆节点运动相联系的属性并利用动态相遇奖励机制对车辆节点进行分类,以此构建初始随机森林模型.接着,从决策树的分类性能和多样性两个方面优化模型,选择分类性能好、多样性高的决策树构造改进的随机森林模型,其中,决策树的分类性能和多样性分别根据每棵树分类错误率及相应的惩罚权重和由不合度量定义的决策树之间的相似度来衡量.最后,根据改进的随机森林模型提出新的VDTN路由算法.仿真实验证明,所提出的路由算法能显著提高消息的投递率,降低消息的投递时延,从而验证了其有效性.

一种基于随机森林的OFDM系统自适应算法

针对动态变化的信道环境,自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统可以对子载波间隔和循环前缀长度进行调整,以最大化系统的吞吐量。为了能够快速准确地找到OFDM系统在不同信道环境中的最优子载波间隔和循环前缀长度取值,本文提出了基于随机森林的OFDM系统自适应算法。随机森林算法基于集成的思想,能够有效处理高维度数据,并且具有高效率、高准确率和强泛化能力等优势,可以在复杂的数据场景下进行有效的分类。通过提取通信过程中信噪比、用户移动速度、最大多普勒频率和均方根时延扩展等信道特征与OFDM系统的子载波间隔和循环前缀长度组成训练样本,利用随机森林算法创建了OFDM系统参数多分类模型。所提模型可以根据输入的信道特征,实现OFDM系统子载波间隔和循环前缀长度的自适应分配。同时,针对训练样本主要集中在少数几个系统参数类别的情况,利用合成少数类过采样技术对较少样本数的类别进行扩充,满足了随机森林算法对训练样本类别平衡化的需求,进一步提高了算法的分类准确率。相比传统的自适应算法,所提算法具有更高的分类准确率和模型泛化能力。分析和仿真结果表明,与子载波间隔和循环前缀长度固定的OFDM系统相比,本文所提出的自适应算法能够准确选择出最优的系统参数,可以有效地减轻信道中符号间干扰和子载波间干扰的影响,从而在整个信噪比范围上提供最大的平均频谱效率。基于随机森林的OFDM系统自适应算法能够动态地分配子载波间隔和循环前缀长度,增强OFDM系统的通信质量和抗干扰能力,实现在不同信道环境下的可靠传输。

基于改进随机森林算法的汽轮机振动故障诊断研究

随机森林算法具有抗噪声和计算能力强的优点,被广泛应用于旋转机械的振动故障诊断中,但在工业场景中存在样本较少、无法引入先验知识、准确度较低等问题。对此,基于层次分析思想,利用信息熵引入先验知识优化决策树,提出了基于IRF(改进随机森林算法)的汽轮机振动故障诊断方法。为验证所提方法的有效性和可靠性,采用某百万火电机组数据中心的真实运行数据集进行评估。计算结果表明,相较于经典随机森林算法,IRF能够在降低33%决策树数目的情况下具有更高的精确度和低漏报率,同时运行时间缩短至经典随机森林算法的11.4%,在火电机组实时精确振动故障诊断方面有较高的实用价值。

基于随机森林算法的图书馆文献信息自动检索方法

传统图书馆文献信息自动检索工具只建立了图书馆文献自动检索索引,而未对图书馆文献进行分类存储,导致传统方法检索效率低。基于此,文章提出基于随机森林算法的图书馆文献信息自动检索方法。该方法可以对用户的问题关键词进行提取,从而提高文献信息检索的准确度;可以对图书馆文献进行分类,建立图书馆文献自动检索索引,实现了图书馆文献信息的自动检索。经对比实验证明,该方法的文献信息检索效率较高,值得推广。

基于改进随机森林的大坝监测数据质量评价算法

针对大坝安全监测数据质量评价效率低下、智慧化不足等难题,为了满足大坝高频率自动化采集的实时数据质量评价需要,从准确性、完整性、时效性和连续性4个方面出发提出了6项评价因子及由相关评价规范构成的安全监测历史数据质量评价标准,通过基于AUC值改进的随机森林算法建立了大坝安全监测历史数据质量评价算法,并将该算法应用于新疆柳树沟面板堆石坝多年安全监测历史数据评价。结果表明:通过AUC值改进的随机森林算法优于原始算法,在特征属性数量取3时效果最好,测试集的泛化误差最小仅为0.0195,平均准确率稳定在96.97%附近,10折交叉验证平均准确率达到97.77%,证明了该算法的可行性。

基于随机森林和XGBoost算法的房地产行业上市公司财务绩效预测研究

研究旨在深入探讨随机森林、XGBoost及其集成算法在预测房地产上市公司财务绩效方面的应用,选取了2008—2021年38家房地产公司的年度财务数据,依据4个关键财务指标,构建了预测净资产收益率(ROE)的回归和分类模型。实证结果揭示,相较于单一预测模型,集成模型在预测准确性和稳定性上均表现优秀。该研究在方法论和实证分析方面提供了有价值的视角,为未来在预测模型构建、特征选择以及算法应用方面的研究提供了有益的指导和参考。

基于随机森林算法的急性持续性眩晕患者脑卒中风险预测模型构建

目的构建基于随机森林算法的急性持续性眩晕患者脑卒中风险预测模型。方法回顾性选取2019年1月至2022年12月郑州市第七人民医院400例急性持续性眩晕患者为研究对象,采用6∶4比例将患者分为训练集(240例)及验证集(160例)。利用R 4.1.3软件包将最终获得的训练集数据中未发生脑卒中的患者定义为0,发生脑卒中的患者定义为1,收集受试者临床数据,采用软件包中随机森林等数据包筛选急性持续性眩晕患者脑卒中发生的影响因素,并构建基于随机森林算法的预测模型,通过绘制列线图对预测模型进行可视化处理,使用一致性指数(C-index)、决策曲线分析预测结果;通过验证集数据验证该模型预测效能。结果随机森林算法共筛选出中枢性眩晕史、高血压、房颤史、高脂血症4个变量为急性持续性眩晕患者脑卒中发生的影响因素,构建基于随机森林算法的预测模型,绘制列线图显示,预测急性持续性眩晕患者脑卒中的C-index为0.846(95%CI 0.760~0.910),校正曲线显示绝对误差为0.043;验证集C-index为0.827(95%CI 0.738~0.895),绝对误差为0.048。受试者工作特征(ROC)曲线分析显示,预测模型预测急性持续性眩晕患者脑卒中的ROC曲线下面积(AUC)为0.820,敏感度为81.00%,特异度为78.00%。决策曲线分析训练集的阈值概率范围为22%~100%,在该范围内根据模型的预测概率进行干预的临床净收益高于对所有人不进行(无)和对所有人进行干预(所有)。结论中枢性眩晕史、高血压、房颤史、高脂血症是持续性眩晕患者脑卒中风险预测因子,基于此建立的随机森林算法预测模型可用于急性持续性眩晕患者脑卒中发生风险的预测。

基于超参数优化算法的随机森林模型预测奶牛呼吸频率

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林(random forest,RF)算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)、差分进化(differential evolution,DE)算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法对模型超参数进行优化,并与网格搜索(grid search,GS)下的人工神经网络(artificial neural network,ANN)和极限梯度提升机(extreme gradient boosting,XGBoost)模型进行了对比分析。研究结果表明,使用融合环境参数的修正温湿指数(adjusted temperature-humidity index,ATHI)、时间区域、奶牛产奶量、泌乳天数、身体姿势以及胎次作为输入特征时,基准RF模型的预测性能最佳。在此基础上,4种智能优化算法下的RF模型性能优于GS-ANN和GS-XGBoost,其中BO-RF的综合性能最优,其决定系数、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差分别为0.614次/min、7.723次/min、14.4%、9.737次/min,超参数优化耗时约为DE-RF的1/220。特征重要性分析表明,输入因子对奶牛呼吸频率的影响程度不同,ATHI是影响力最高的因子,相对重要性(relative importance,RI)为0.73,其次是时间区域(RI=0.09)和奶牛产奶量(RI=0.07)。研究为奶牛生产、健康评价及牛舍环境精准调控提供了有效方法和基础。

基于随机森林算法的桉树人工林单木生物量预估模型

单木生物量模型是估测森林生物量的基础。通过标准木法实测雷州半岛地区90株桉树单株生物量数据,随机划分60个样本数据作为训练集,30个样本数据作为验证集。以林龄、树高和胸径为自变量,单木生物量为因变量,使用岭回归模型、异速生长模型和随机森林算法构建模型,采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)对模型进行评价。结果表明:随机森林模型的R~2、RMSE和MAE无论在训练集还是验证集均高于岭回归模型和异速生长模型。由随机森林模型的因子重要值可知,胸径是影响单木生物量的主要因子。引入林龄因子后的随机森林模型可以提高单木生物量的预测精度,为碳汇计量提供基础数据和模型支撑。

基于随机森林算法的露天矿抛掷爆破影响因素分析

为了深入探究影响抛掷爆破效果的主要因素,探讨了影响抛掷爆破效果的岩石特性、地形条件、地质条件、爆破参数、炸药特性、施工质量等六大因素;着重对可控因素—爆破参数进行了详尽的分析与研究;选取现场往年爆破设计参数,以有效抛掷率为目标变量,采用随机森林算法对其进行分析。结果表明:在爆破参数的设计因素中,炸药单耗、排距和孔距的重要度最高。

基于LSTM和随机森林的避雷器故障预警算法

针对传统实验方法无法准确预测避雷器状态及当前在线监测方法易受环境因素干扰的问题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络与随机森林(RF)算法的避雷器故障预警模型。该模型利用LSTM算法通过避雷器的关键特征量,对其未来状态做出预测,并将LSTM的预测数据输入到预训练好的改进随机森林模型进行故障类型分析,实现提前告警。多组对比实验结果表明,所提方法对避雷器故障预测的平均绝对百分比误差(MAPE)范围为4.16%~5.62%,均方根误差(RMSE)范围为0.136~0.154,而针对避雷器故障分类的总体准确率为92.6%,有效实现了避雷器的状态预测和故障分类,可以为工程应用提供更为精准的决策依据。

柱塞泵滑靴磨损信号随机森林算法故障诊断

为了提高低负载下柱塞泵滑靴磨损故障状态诊断精度,提出基于随机森林算法的柱塞泵滑靴磨损故障状态识别方法。重点分析了低负载条件下各类柱塞泵滑靴故障信号的频域特征值,构建了特征数据库。验证了上述方法的适应性,并测试了柱塞泵不同程度松靴故障的诊断情况。研究结果表明:滑靴磨损后频域表现出明显的波动性,袋外错误率和决策树数量呈现反比变化规律,基本都在0.05附近,将决策树最优棵数n设定在400。以随机森林算法诊断特征数据库时,在250组样本中只发生了1组误识别情况,达到了98.75%的识别准确度。随机森林方法训练时间、训练准确度与测试准确度都比其它各算法更优。松靴故障诊断结果获得了高于99.5%的总体诊断准确度。采用随机森林方法柱塞泵磨损故障状态诊断表现出优异适应性,能够对柱塞泵各故障状态进行准确诊断。

基于改进型随机森林算法的页岩岩性识别——以准噶尔盆地芦草沟组为例

在储集层岩性识别的应用中,特别是对页岩等非均质性较强的非常规储集层的岩性识别,机器学习算法的高效性、准确性和有效信息整合能力已经得到了充分验证。考虑到岩性识别的特征参数优选问题,优选自然伽马、T2几何平均值、结构指数、骨架密度指数、密度和深侧向电阻率,采用结合递归特征消除的随机森林算法,对准噶尔盆地中二叠统芦草沟组页岩储集层的主要岩性进行识别;利用传统的随机森林算法和支持向量机法,对同一套资料进行岩性预测,并与岩石薄片鉴定结果对比。结合递归特征消除的随机森林算法只需选择一半的测井参数,便能够达到更好的效果,而且通过优选特征参数,缩短了算法的运行时间。因此,结合递归特征消除的随机森林算法能够实现测井特征参数的优选,提高页岩岩性识别的准确率,缩短运行时间,为复杂岩性识别和多参数选择提供了新的思路。

基于随机森林算法的糖尿病性视网膜病变预测方法研究

目的:针对糖尿病随访数据集检测的特征维度多、患病样本某些指标的数值包含异常值和噪声的情况,提出一种基于随机森林(random forest,RF)算法的糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)预测方法。方法:首先,使用Weka工具对上海交通大学附属第六人民医院及日本神户大学附属医院糖尿病内分泌科糖尿病患者的随访数据集进行特征选择,以筛选出与DR相关性较大的特征或特征子集;其次,基于特征子集和RF算法构建辅助临床诊断DR的模型;最后,为验证模型性能并判断哪个特征对模型的贡献最大,进行模型对比实验和消融实验。结果:由病程、糖化血红蛋白、促甲状腺激素、总胆红素、低密度脂蛋白、血清肌酐、白蛋白这7种特征构成的特征子集与DR的相关性最大,在此基础上基于RF算法构建的模型精确率为0.92、准确率为0.91、F1分数为0.91、AUC为0.95,均优于其他模型。消融实验结果表明,病程对模型的贡献最大,其次是白蛋白和血清肌酐,然后是低密度脂蛋白、总胆红素、糖化血红蛋白和促甲状腺激素。结论:基于RF算法的预测方法预测效果准确,可以辅助临床诊断DR。

基于遗传算法和随机森林的入侵检测方法研究

入侵检测系统中,待测数据通常存在特征数量多、具有冗余性和相关性的特点,导致检测准确率降低、检测时间增加。提出一种基于多层感知机的遗传算法,建立4层感知机神经网络,将网络的分类能力作为遗传算法适应度评价方法,筛选出最优特征子集,建立随机森林分类器,使用网格验证方法确定随机森林超参数值,利用选取出的特征子集进行入侵类型识别。实验结果表明,该方法在KDD99数据集上对正常和22种类别的入侵数据平均检测准确率达到92%以上,并且具有较好的实时性。

基于随机森林算法和K-means算法的网络攻击识别方法

5G网络与核电的深度融合能够提升核电厂生产安全管控水平,减少人为事故,促进核电行业安全和经济发展。但由于网络的接入,为核电安全生产带来了一定的安全风险,恶意攻击者会通过向核电5G网络发起攻击进而破坏核电生产。为了解决核电5G网络场景下面临的网络异常和恶意攻击的问题,提出了一种在核电5G网络场景下基于随机森林算法和K-means算法的实时网络异常检测和网络攻击识别方法,对于提高核电网络安全具有重要的意义。

基于随机森林算法的二氧化碳驱油与封存主控因素研究

在碳达峰、碳中和目标背景下,二氧化碳驱油与封存是经济可行的碳减排的主要技术手段。明确影响二氧化碳驱油与封存效果的主控因素,是实现二氧化碳高效驱油与封存的基础。在行业标准算例PUNQ-S3模型的基础上,综合考虑二氧化碳与原油混相作用和二氧化碳构造、残余、溶解、矿化封存机理,构建了二氧化碳提高原油采收率与地质封存一体化数值模拟模型,结合随机森林智能算法,开展了影响二氧化碳驱产油量和封存量的储层和生产参数特征重要性分析,考虑驱油与封存时间尺度的差异,建立了参数时序特征重要性分析方法,实现了在不同二氧化碳驱油与封存阶段的主控因素分析。结果表明,二氧化碳驱油与封存时序随机森林模型准确性高,在二氧化碳驱油与封存前期,二氧化碳构造封存量受储层含水饱和度控制,溶解封存量受地层水矿化度控制;在二氧化碳驱油与封存中、后期,二氧化碳构造封存量则受储层渗透率控制,溶解封存量则受储层渗透率与地层水矿化度控制;残余封存量在二氧化碳驱油与封存前期较小,导致其主控因素不明显,在二氧化碳驱油与封存中后期受储层渗透率与含水饱和度控制;二氧化碳矿化封存量在整个二氧化碳驱油与封存阶段受地层水pH值与矿化度控制;二氧化碳驱油量在整个二氧化碳驱油与封存阶段受储层渗透率及含水饱和度控制。时序随机森林算法可以明确不同二氧化碳驱油与封存阶段的主控因素,为二氧化碳提高原油采收率和地质封存的高效实施提供了技术支撑。

基于随机森林模型与SHAP算法的渝东北烟区土壤交换酸含量影响因素分析研究

【背景和目的】土壤交换酸含量在农业生产中对于指导施肥和调节土壤pH具有重要作用,研究环境因子(气候、地形、成土母岩)和种植年限对土壤交换酸(Exchangeable Acidity, EA)含量的影响。【方法】以重庆市东北烟区为研究区,对该区中483个采样点的土壤交换酸数据进行统计分析,构建随机森林(Random Forest, RF)模型并结合Shapley Additive exPlanations(SHAP)算法,探讨影响土壤交换酸含量的主控因素。【结果】(1)研究区土壤交换酸含量在1.56~27.50 cmol/kg之间,与降水、日照时数、坡向、种植年限呈极显著负相关性。二叠系石灰岩发育的土壤交换酸含量显著高于三叠系石灰岩发育的土壤。(2)RF模型可解释土壤交换酸含量空间变异的64%,影响因子对土壤交换酸含量的重要性为气候>成土母岩>种植年限>地形。(3)SHAP算法揭示了土壤交换酸含量在不同气候条件下存在明显的阈值效应。当年均降水量、日照时数和均温分别超过1250 mm、1290 h和12℃时,会导致土壤交换酸含量的减少,反之则会促使其增加。【结论】气候是影响土壤交换酸含量变异最重要的环境因素,其中降水和日照时数是最重要的气候因子,研究结果可为烟田土壤酸化管理调控提供参考。