基于网格划分的空间关联区域VOCs浓度预测研究

为了提高VOCs浓度预测的准确性,实现污染物的精细化定位管理及提高环境治理效率,首先运用点云网格算法对研究区域进行划分,由克里金插值法预估出未设置监测点的网格数据,收集网格监测数据和预估数据.然后建立基于随机森林算法的VOCs预测模型,采用Bootstrap法选取训练样本子集,通过构建样本子集的决策树,得到VOCs污染...     

继电保护设备剩余寿命预测的智能算法研究

阐述了剩余寿命预测不仅可以提高电力系统继电保护设备检修效率,同时能够丰富国网电力设备的全生命周期管理.针对JC市供电公司的继电保护设备及其数据特征,根据属性相关的变量安装日期、损坏日期、当前日期和设计寿命,定义设计生命历程和实际生命历程.利用支持向量回归、回归树和随机森林三种方法对无监测设备的剩余寿命进行预测.案例分析表明随机森林的预测方法效果最佳.     

务川县野银杏--贵州古银杏种质资源考察资料Ⅶ

调查研究证明:贵州省务川县至今存在着较丰富的野银杏种质资源."丰乐镇张家山典型野银杏森林群落"的发现,为中国野银杏存在的事实提供了可靠的样地物证;黄洋坪廖家村"以雄树群为主体的野银杏残存群落",首次揭示了"野银杏群落学性比配搭及水平分布"的特殊性;在全县范围内,以十二盘为代表的野银杏残存群落、残存树群、残存树丛、残存孤立木及孤立木桩篼迹地等演替系列的普遍存在,表明在这块土地上,曾经存在过大面积古银杏森林群落.该森林群落至今处于"逆向演替"过程之中."逆向演替"的基本规律是从大(面积)到小、从小到弱到无,直到消亡.同地球天然植被"逆向演替"规律完全一致.至今存在的古银杏残存群落、残存树群、树丛、特大孤主木及孤立木桩篼迹地,大部是古森林银杏群落"逆向演替"不同阶段的残余部分.具有明显的群落形态学演变特征和识别价值.有力证明贵州省务川县是中国野银杏的故乡和现代保留地.     

贵州省平坝县森林景观异质性研究

运用平坝县森林资源分布图,通过透明网格纸人工统计有关数据,分别计算景观要素优势度、景观斑块密度、景观要素斑块密度和森林景观粒级结构,由此对平坝县的森林景观异质性进行了静态分析.研究表明,平坝县森林景观受环境因子、植被自然演替和人类活动的共同控制,总体异质程度较高.控制因子中,人类活动影响最大.     

茂兰喀斯特森林林隙主要树种的高度生态位

对茂兰自然保护区中喀斯特森林林隙内外主要树种的生态位宽度和生态位重叠进行了研究。结果表明:椤木石楠和巴东荚蒾在林隙内外都占有较高的生态位宽度;生物学特性和生态学特性接近的树种高度生态位重叠较大,反之则较小;云贵鹅耳枥和翅荚香槐的高度生态位重叠在林隙内和非林隙中均较大;在林隙内,光叶榉和圆叶乌桕的高度生态位重叠值最大,而椤木石楠和多脉榆、光叶榉,多脉榆和巴东荚蒾的高度生态位重叠较小;在非林隙内,云贵鹅耳枥和翅荚香槐的高度生态位重叠最大,椤木石楠和多脉榆、光叶榉的高度生态位重叠最小。林隙的存在,削弱了个体生态位重叠值较大的树种间的种间竞争,同时也增强了个体生态位重叠值较小的树种间的种间竞争,从而使森林中物种多样性得以维持。     

一种新型的负荷开关卡涩故障检测方法

负荷开关在合闸操作过程中,其储能电机的电流信号形态能有效表征开关的机械状态。基于此,提出一种基于储能电机电流时域特征与随机森林算法的负荷开关机械故障检测方法。首先,利用电流变化率及均值作为启动录波判据,来获取有效的电机电流波形;然后,对电机电流信号提取多个时域特征,并通过随机森林中基尼指数完成特征重要性评估,选取峰值因子、偏度、均方根及峭度构造判别特征向量;最后,使用随机森林分类算法完成开关卡涩辨识模型的训练与测试。实验结果表明,所提方法能有效提取负荷开关储能电机电流信号特征,对开关运行状态的辨识准确率达到98.33%。     

基于随机森林模型的不平衡大数据分类算法

针对目前不平衡大数据分类算法分类效果较差的问题,提出基于随机森林模型的不平衡大数据分类算法。首先采用SVM(Support Vector Machine)支持向量机算法对不平衡大数据进行信息过滤,然后利用反k近邻法检测并消除离群点,通过增量主成分分析法去掉不平衡大数据中协方差矩阵存在的奇异性,并依据熵值法对其展开权重解析,进而提取不平衡大数据特征信息。将CART(Classification and Regression Trees)决策树当作不平衡大数据的基分类器,进而构建随机森林决策树分类器,最后将提取的不平衡大数据特征信息输入分类器中,实现不平衡大数据分类。实验结果表明,该算法对不平衡大数据的采样效果较好,并且分类精准度、稳定性和性能都较高。     

基于RF-GA-BP神经网络的N-乙酰氨基葡萄糖含量预测

为解决微生物发酵法制取氨基葡萄糖(Glucosamine,GlcN)过程中N-乙酰氨基葡萄糖(N-acetylglucosamine,GlcNAc)含量难以在线测量的问题。提出一种由随机森林算法、遗传算法及神经网络算法相结合的改进预测算法。利用随机森林算法中平均不纯度下降的特点,对输入特征进行关联性分析,并通过遗传算法对神经网络初始权值、阈值进行优化。以某氨糖生产企业发酵过程中的数据为基础,建立基于RF-GA-BP算法的预测模型。结果表明：该模型对发酵生产过程中N-乙酰氨基葡萄糖含量具有良好的预测能力,所提出的模型兼顾了高精度与快收敛的需求,测试样本预测平均误差低于7%,优于GA-BP模型与传统BP模型。     

基于物元分析法的石材可锯性分级

针对企业难以依据石材可锯性选择加工方案和设备造成的能源浪费问题,提出了一种石材可锯性评价方法,综合考虑影响石材可锯性分级的特性指标,建立了可锯性评价指标体系.采用随机森林算法(Random Forest,RF)对石材可锯性评价指标进行赋权,基于物元分析法评定石材的可锯性等级.研究结果表明,通过RF确定指标权重可以减少主...     

基于孤立森林方法的催化裂化装置排污数据异常识别

基于分裂准则与相对质量算法对孤立森林算法进行了改进,优化了孤立森林算法的分支步骤与局部度量方式.利用标准数据集(Shuttle、Satellite、Annthyroid)验证了算法的有效性,并分析了算法复杂度;应用改进的孤立森林算法对某炼化企业催化裂化数据进行异常识别,与经典的孤立森林算法、SCiForest及ReMa...