基于PCA-RF模型的冲击地压预测

为了提高冲击地压危害预测的准确性,基于主成分分析法和随机森林算法,构建了由主成分分析方法优化的随机森林模型,分析静态冲击地压数据并处理异常值,通过数据标准化处理、计算相关系数矩阵及累计方差贡献率,提取出5个主要特征.利用优化的随机森林模型训练冲击地压数据集,使模型参数不断得到优化.以混淆矩阵中的准确率作为评估指标,将优化的随机森林模型与单一随机森林模型进行比较分析.实验结果表明,优化的随机森林模型比单一随机森林模型具备更好的效果,其准确率达到了88.9%,高于单一的随机森林模型,进而得出结论,即优化的随机森林模型能有效地对冲击地压危害进行预测,通过随机森林优化模型,一定程度上有效缩减冲击地压危害预测的时间.     

考虑相关性的雨天城市道路交通拥堵概率预测

雨天城市道路交通拥堵频发,交通运行在道路网络各路段间的交互影响较晴天明显增强。本文针对传统出行时间预算模型应用的局限性,考虑雨天各路段间行车延误的相互影响,改进了走行时间方差的计算方法,提出一种雨天城市道路交通拥堵概率预测方法。选取南京市某行车路径进行验证,通过4种工况、3种模型走行时间的比较,发现考虑相关性的分段组合模型更接近整体路径分布情况,且拥堵概率预测准确率大于90%。研究结果表明:本文提出的预测模型能有效预测城市道路雨天拥堵情况,可为雨天道路适应性评价和交通管控提供依据。     

基于随机森林结合地球物理测井资料的煤体结构识别方法及应用

在更加复杂的地质因素影响下,常规测井方法识别煤体结构准确度低,为精确识别煤体结构,研究了煤体结构测井曲线响应机理以及随机森林决策树个数的优选,从而建立煤体结构与测井曲线的随机森林分类模型进行煤体结构识别。结果表明:决策树个数为500时,随机森林分类模型效果最佳;通过袋外误差和模型对测试集样本的预测结果可知,随机森林分类模型的结果稳定且泛化性强,并且适合处理非均衡数据,预测精度较高。可见随机森林算法能有效识别煤体结构,为煤层气开发提供帮助。     

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的GDP智能预测模型研究

针对现今传统统计方法难以准确及时的揭示经济参量时空信息且估算GDP精度不足的问题,本文利用国家极轨卫星携带的可见光和近红外成像辐射计（NPP/VIIRS）获取的2012-2018年夜间灯光影像为数据源,对数据产生的误差进行处理得到了可以用来定量分析的长时间序列数据;首先采用随机森林算法对数据集进行预测研究,在此基础上提出一种基于袋外数据估计的回归误差,采用改进的网格搜索算法（Grid Search）对随机森林模型进行参数调优。同时也使用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）对随机森林(RF)模型进行参数调优。运用嵌套5F-CV,并通过外部5F-CV循环估算模型的泛化能力,内部5F-CV循环用于确定最佳参数找出最优参数模型,建立自动预测系统,根据输入的研究区数据,使算法模型自动进行精准预测。结果表明基于贝叶斯优化改进的随机森林算法在预测GDP时最好,预测精度达到97%,具有较高的准确率和鲁棒性。研究结果展示了机器学习算法和夜间光照指数用于在县级尺度上预测GDP表现出显著的能力。     

基于广义径向基神经网络的城市道路运行状况评价

为缓解城市交通拥堵,提出了一种城市道路运行状况的评价方法并给出了具体的实现技术。以交通拥堵分析为途径来衡量城市道路运行状况,建立了道路拥堵度的评价指标体系,然后通过广义径向基函数(generalized radial basis function,GRBF)神经网络的优化算法建立城市道路交通拥堵度的计算模型。针对西安市典型局部路网,基于MATLAB 2010平台,计算该路网中各个样本路段的拥堵度,获得具体拥堵点的位置和发生时刻,并使用加权平均法对整个路网的交通运行状况进行评价,最后得到该路网的最优出行路径。研究结果表明:同时间段路网中南二环路东段最为拥堵,交通拥堵指数高达0.974 4;而对于样本路段翠华路,则晚高峰16:00~18:00最为拥堵,交通拥堵度最高达0.911 8,这些均与实际情况完全吻合。该方法能够准确得到量化的城市道路交通拥堵数值,从而完成对一定区域内的交通拥堵评价。     

基于灰色关联投影随机森林算法的水平井压后产能预测及压裂参数优化

基于数据挖潜建立了压裂油井产量预测与合理压裂参数优选的灰色关联投影随机森林算法,采用加权的灰色关联投影方法筛选出数据集;采用网格搜索交叉验证方法对森林模型参数进行优化;在此基础上训练随机森林回归模型进行产量预测,结合响应面分析方法对压裂参数进行优化。产量预测实例表明该算法的决定系数0.918 9高于随机森林算法、梯度提升决策树算法;三口井日产油实际值与预测值之间的误差为9.6%、1.2%、1.1%。结合新疆玛湖油田实际储层对M1井进行压裂优化:总压裂液量21 000 m~3、裂缝簇数34条、总砂量1 181.86 m~3为最佳压裂参数,此时日产油为44.356 m~3。     

基于随机森林的大迎角非线性非定常气动建模方法

提出了一种新的大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模方法.传统的依据物理机理分析、实验观测等来建立飞机气动系数与飞行状态之间的建模方法在大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模中存在着局限性,导致模型精度不高,针对这个问题,提出了随机森林建模方法.根据风洞中飞机大迎角俯仰机动的特点,结合随机森林模型的原理,确定了与大迎角随机森林模型相关的输入特征,通过误差分析实验确定了随机森林模型中决策树个数和内部节点随机选择属性个数等关键参数的取值,利用F-18缩比模型在低速风洞中实验数据进行实验,结果表明,与经典的多项式模型相比所建立的随机森林模型得到的预测结果与真实数据之间的误差更小.      

通过PET-CT图像纹理特征预测软组织肉瘤转移性

提出了一种针对软组织肉瘤转移性预测的辅助诊断方法,该方法通过对患者的FDG-PET和CT诊断图像进行纹理特征分析,共提取了105个特征,其中包括灰度共生矩阵的24个特征和其他81个灰度等级的特征,分别利用支持向量机、K近邻和随机森林等机器学习算法建立预测模型,并采用网格搜索法对其参数进行优化.最后使用留一交叉验证法对各模型进行验证.通过评估各模型性能,选择支持向量机作为最终预测模型,得到了80%的平均精确度.此外,该模型的敏感度达到81%,特异性达到79%,表明该模型预测结果具有一定的可靠性,可以对STS进行辅助诊断并通过更好的适应性治疗来改善患者的预后.     

考虑空间不平稳的交通拥堵传播特性研究

基于城市道路交通拥堵的空间影响特征和传播规律对交通管理和诱导措施的重要作用,在分析城市道路交通流数据空间不平稳性的基础上,对空间Durbin模型进行改进,并据此提出一种道路交通拥堵传播特性分析方法.通过北京市的案例研究发现,改进模型对交通流的描述效果得到了显著提高;局部交通拥堵具有显著空间传播特性,且随空间范围扩大逐渐衰减;特别是当路网处于临界密度状态时（14：00左右）,局部拥堵的传播影响达到最大.因此,拥堵缓解措施应对路网临界密度状态及关键节点进行重点监控和疏导,以控制拥堵传播所造成的空间影响.     

基于机器学习方法的地震破坏预测

地震破坏预测研究对于建筑结构减灾规划、震前风险预测、震后应急评估有着重要意义。传统的方法因为受到震害资料数量的限制以及计算精度和能力的制约,一般基于经验只考虑少数因素对结构破坏的影响。通过使用随机森林算法,设计了一个综合考虑地震动、结构和场地等多维度信息的分类方法,用以预测建筑物的地震破坏程度。本文研究框架基于新西兰国家地震委员会所收集的27次地震详细破坏资料,处理得到14.2万条高质量建筑物损失数据,考虑了谱加速度、建筑形状、层数等16个影响因素,将4种不同的损伤状态作为模型的学习标签进行地震破坏预测训练。结果表明,随机森林算法在6种分类算法中性能最佳,经过学习曲线法调参、代价敏感学习之后,经过优化得到的随机森林模型对于测试集的整体预测精确率可以达到75.4%,对4种损伤标签的召回率分别达到了88.2%、55.0%、60.7%和70.8%,远好于其他方法。当只考虑对结果影响最重要的前12个因素,该模型的预测精度仍然能够达到73.7%。可见,基于此框架所训练的预测模型具有良好的精度与适用性,同时该框架对于中国震害资料大数据库的研究具有较高的参考价值。     

城市道路交通拥堵的模糊神经网络评析

以城市道路网络的拥堵状况为研究对象,运用模糊层次分析以及神经网络理论构建城市道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型.以层次分析为准则,从微观层、中观层、宏观层等方面建立道路交通拥堵三层评价指标体系;利用模糊一致性判别矩阵界定道路交通拥堵评价因子综合权重,基于BP神经网络构建了道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型,并对道路交通拥堵评价区间进行阈值确定,将道路交通拥堵评价集界定为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、较为畅通、畅通等5个等级.以2016年上海市20个交通小区的道路交通拥堵数据为样本进行实例分析,结果表明该方法的可行性以及有效性.      

基于MFD的模拟超饱和路网交通控制策略优化

为了缓解城市路网频繁出现的超饱和交通堵塞,本文以堵塞区域路网各条路段上行驶的车辆数作为状态变量,建立路网交通的状态方程,分析路段上车辆数变化规律;同时,基于交通流宏观基本图,以路网中路段累积车辆数最优作为控制目标,建立关于堵塞区域路网系统的离散状态优化控制模型,并将该模型在某城市新区进行模拟算例应用。结果表明,这种基于交通流宏观基本图的优化控制策略能有效缓解城市路网中超饱和交通堵塞,使路网整体输出效率得到明显提升。     

城市路网的鲁棒预测控制

针对模型不确定的城市路网系统,设计了使闭环系统渐近稳定的鲁棒预测状态反馈控制器.首先,将"存储与向前"路段线性模型扩展为城市路网拓扑模型.同时考虑实际情况中路况变化、测量误差等因素引起的饱和流量、车辆数的不确定性的影响,提出了具有不确定参数的城市路网系统模型.然后,采用线性矩阵不等式处理方法求解一个具有约束的凸优化问题,给出了状态反馈控制器设计方法.最后通过Matlab仿真验证了所提方法能有效缓解城市交通拥堵和优化信号灯.     

城市交通拥挤收费的双面性分析

随着社会经济的快速发展,私家车拥有量的增加,城市交通拥挤问题日益严重。交通拥挤收费是交通需求管理的一种有效经济手段,对拥挤道路收费可以使交通拥挤所产生的外部成本内部化,达到优化交通资源配置的作用。通过分析交通拥挤收费的经济学原理、交通拥挤收费的优点以及它存在的一系列问题,得出了交通拥挤收费是一把双刃剑,并提出了对我国实施交通拥挤收费的启示。     

信息反馈策略对含两车道的双出口路网影响研究

智能交通系统可以实时反馈路况信息以及诱导出行,从而缓解交通拥堵。最早提出的双通道信息反馈策略主要是针对备选路径完全相同的单车道路网模型。针对现有研究的不足,建立了含两车道的双通道双出口路网模型,并通过数值模拟研究了平均速度、车辆数、交通流量以及随机度信息反馈策略对该道路模型中交通流参数的影响。仿真结果表明,平均速度和车辆数反馈策略的引入将降低道路平均流量,相反随机度反馈策略的引入可一定程度的提高道路平均流量,使得路网道路上车辆通行状况更好。故随机度反馈策略用于含两车道的双通道双出口路网较优。     

基于支持向量机的城市道路交通拥堵判别算法研究

近年来,城市交通拥堵现象越发严重,研究分析了国内外大量关于城市交通拥堵界定与判别的基础上,基于模式识别理论中支持向量机分类算法设计提出一种"畅行"、"一般拥堵"及"严重拥堵"道路拥堵三分类研究模式。以南京市虎踞路这一城市主干道路段为算法实例研究对象,结合实测采集和Vissim仿真拥堵交通流数据,借助Matlab实现设计算法的城市道路拥堵分类和判别,实验结果表现出较好的分类和检测效果,表明设计算法应用城市拥堵判别是可行的,且可以进一步优化提高。     

基于AGNES聚类算法的城市交通运行状态分析研究

为提高道路运行效率、缓解城市交通拥堵,以宿州市城区为研究对象开展了交通运行状态的分析研究。通过GPS系统获得浮动车数据,运用数理统计方法对数据进行修复和预处理;选用路段行程速度和交通流量作为评价参数,构建了路段行程速度计算模型。利用AGNES聚类算法对道路流量和平均车速进行聚类分析,以此对道路交通状态进行等级划分并确定不同等级的区间值。结果表明：宿州市主干路严重拥堵临界值为20 km/h,低于标准值（21 km/h）;同时次干路的中度和重度拥堵阈值也明显低于规范值,原因可能是车道较窄、机非混行。该研究可以为利用交通数据评估城市交通状况提供新方法,可以提高交通管理者对道路结构的认识,对城市道路的规划和设计有一定的参考价值。     

限行政策下的山地城市道路交通拥堵问题研究

城市交通拥堵问题日趋严重,山地城市因特殊的地理形态,拥堵问题更为凸显,实施限行政策是缓解山地城市交通拥堵的手段之一;通过构建随机均衡配流模型来描述限行政策下山地城市交通的运行状况,并采用改进后的Dial算法对模型进行求解;研究以重庆市主城区为例,结合城市多中心组团的特性,对组团间的联系通道采取工作日机动车尾号限行措施,分析山地城市道路流量和服务水平的变化情况;研究发现,限行后组团中心区域的道路交通流量显著减少,道路服务水平明显提高,但同时交通拥堵也向周边区域发生扩散;最后,提出了缓解拥堵扩散的相关措施和建议。     

基于随机生存森林的城市快速路交通事件持续时间预测研究

交通事故、抛锚等交通事件对城市快速路的运行影响极大;准确预测交通事件的持续时间可有助于主动交通管理措施的实施,提升通行效率与安全。本研究采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,以克服传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷。研究基于上海城市快速路网交通事件数据,并结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据。原始数据库分为训练数据(80%)和测试数据(20%)。分析结果表明事件类型、路段长度、发生地点、剩余车道数、交通流量等变量对交通事件持续时间有显著影响;影响时间预测准确率结果表明随机生存森林模型预测精度显著优于随机森林的预测精度。     

拥挤收费下出行者出行时段选择影响分析

城市机动车保有量持续增加,使得道路拥挤问题日益严峻。通过拥挤收费增加当前道路资源的利用率是解决此问题的有效手段。本文基于时空消耗理论,以社会福利最大化为目标函数建立多时段路网最优定价模型并给出算法,对高峰期时段实行3种不同额度的拥挤收费,得出对出行者出行时段的影响结果。通过算例分析,得出在时空资源固定的情况下拥挤收费对调节高峰时段与平峰时段的交通量分布、减少总出行交通量有显著作用,进而可以缓解城市道路的交通拥堵问题。