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Adaptive adjustment strategy for earth pressure balance(EPB)operation parameters for pre-control of shield tunneling-induced surface settlement:a case study 认领 引用
1
作者 Dongsheng WEI Haibin WEI +3 位作者 Zipeng MA Heting WEI Lijie SUN Xiaokun YU 《Journal of Zhejiang University-SCIENCE A》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第7期676-695,I0010-I0023,共20页
During shield tunneling,ground deformation poses significant safety risks.The full optimization strategy ignores interactions between parameters,resulting in suboptimal performance in the pre-control of settlement in ... During shield tunneling,ground deformation poses significant safety risks.The full optimization strategy ignores interactions between parameters,resulting in suboptimal performance in the pre-control of settlement in earth pressure balance shields.To address this problem,this paper proposes an integrated strategy that combines optimization and inversion,minimizing parameter interaction interference through adaptive adjustment of shield operation parameters.This mechanism performs an optimization search on the key operation parameters for settlement control,while the remaining operation parameters are predicted through inversion.Taking the Changchun Metro Line 6 project as an example,a bidirectional long short-term memory(Bi-LSTM)model enhanced by a multi-head self-attention(MHSA)mechanism is used to predict shield tunneling-induced settlement with spatiotemporal sequence dependency relationships.Particle swarm optimization and a random forest algorithm are used for optimization and inversion operations in the integrated mechanism,respectively.Subsequent ring position tests showed that the integrated mechanism-based adaptive adjustment strategy limited the average fluctuation of uncontrollable parameters to±13.95%compared to±34.27%for the full optimization strategy.The actual average settlement was only 3.81 mm compared to 4.72 mm for the full optimization strategy through collaborative parameter adjustment.The application validated the feasibility and applicability of the integrated mechanism,providing important references for the adaptive adjustment of shield parameters and tunnel construction automation. 展开更多
关键词 Pre-control of settlement Optimization and inversion Multi-head self-attention(MHSA) Long short-term memory(LSTM) Random forest(RF)algorithm
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基于多行为融合ALA的VLC-RF网络协同资源分配方案设计与效果分析 认领 引用
2
作者 孙洪亮 许德军 +1 位作者 王超 钱磊 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第14期6037-6044,共8页
可见光通信(visible light communication,VLC)与射频(radio frequency,RF)通信融合形成的异构网络,能充分发挥二者的互补优势。在异构网络中,协调不同网络的接入过程,设计高效的资源分配方案,是提升系统性能的核心问题。面向VLC-RF系... 可见光通信(visible light communication,VLC)与射频(radio frequency,RF)通信融合形成的异构网络,能充分发挥二者的互补优势。在异构网络中,协调不同网络的接入过程,设计高效的资源分配方案,是提升系统性能的核心问题。面向VLC-RF系统设计资源分配算法,旨在满足终端设备的通信连接需求、高效保障不同终端的服务质量(quality of service,QoS)。首先,针对VLC信道传输易中断问题,建立VLC-RF协同服务机制,并基于有效容量理论评估系统服务能力。采用马尔可夫调制On-Off(Markov modulated on-off,MMOO)过程对业务流量进行建模,并利用有效带宽理论分析差异化业务到达的带宽需求。然后,以最小化RF服务速率为优化目标,构建包含用户QoS需求、分配因子和发送概率约束的资源分配优化问题。引入反向学习策略和自适应变异机制对人工旅鼠算法(artificial lemming algorithm,ALA)进行改进,并基于改进后的ALA(improved artificial lemming algorithm,IALA)求解优化问题,设计资源分配算法,确定最佳分配方案。最后,利用MATLAB仿真平台对所提算法进行验证分析。结果表明,本文所提出的算法能够在保障终端QoS需求的前提下,实现资源的高效利用。 展开更多
关键词 VLC-RF网络 资源分配算法 QoS需求 IALA
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基于RF-FPGrowth的高校中层干部数字素养特征分析与策略构建 认领 引用
3
作者 王思行 张波 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2026年第3期308-315,共8页
为回应数字时代高校教育管理模式转型需求,破解中层干部数字素养与高校数字化转型适配不足的现实难题,以中部地区某数字化转型“双一流”高校中层干部为调研对象,整合问卷调查数据,运用RF-FPGrowth算法对干部数字素养五大维度开展特征... 为回应数字时代高校教育管理模式转型需求,破解中层干部数字素养与高校数字化转型适配不足的现实难题,以中部地区某数字化转型“双一流”高校中层干部为调研对象,整合问卷调查数据,运用RF-FPGrowth算法对干部数字素养五大维度开展特征提取与关联规则分析。结果显示,高校干部仍处于认知强化阶段,数字化意识的穿透力有待进一步提升。依据RF-FPGrowth算法在特征精准挖掘中的显著有效性,提出抓住“技能-应用”外显主线、强化“意识-责任”内因自驱、“意识-技能-责任-专业”四维协同的干部数字素养提升策略,助力高校数字化转型提质增效。 展开更多
关键词 数字素养 特征提取 关联分析 中层干部 RF-FPGrowth算法
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基于样本均衡和RF的光伏组件故障诊断方法研究 认领 引用 被引量：1
4
作者 魏江哲 洪流 +1 位作者 舒茂龙 梁志明 《自动化仪表》 CAS 2026年第4期22-26,32,共5页
为提高光伏组件的故障诊断精度,提出一种基于样本均衡和随机森林(RF)的光伏组件故障诊断方法。首先,采用k-means算法和合成少数类过采样技术(SMOTE)算法,对光伏组件不均衡故障样本进行处理。然后,采用RF算法对不均衡样本处理后的数据进... 为提高光伏组件的故障诊断精度,提出一种基于样本均衡和随机森林(RF)的光伏组件故障诊断方法。首先,采用k-means算法和合成少数类过采样技术(SMOTE)算法,对光伏组件不均衡故障样本进行处理。然后,采用RF算法对不均衡样本处理后的数据进行故障诊断。最后,在光伏阵列数据上进行验证。试验结果表明,该方法对于光伏组件局部阴影、老化等类型的故障,诊断准确率为97.50%、诊断时间为0.43 s。相较于基于支持向量机和逻辑回归模型的光伏组件故障诊断方法,该方法具有明显优势。该方法提高了光伏组件故障诊断精度,为实现光伏组件智能诊断提供了参考。 展开更多
关键词 光伏组件 随机森林算法 样本均衡 故障诊断 k-means算法 合成少数类过采样技术算法
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基于ISSA-RF模型的油田注水井套损预测 认领 引用
5
作者 叶耐余 柯福阳 +1 位作者 段炼 张梓萱 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第10期4276-4287,共12页
油田注水井套管损坏可能导致井筒失稳、井壁坍塌,甚至引发井喷、溢流等安全事故。通过精准的套损预测,可及时发现井筒异常,提前采取预防措施,从而降低安全风险,提高注水井的使用寿命,并有效减少井口修复与维护成本。为快速、准确地预测... 油田注水井套管损坏可能导致井筒失稳、井壁坍塌,甚至引发井喷、溢流等安全事故。通过精准的套损预测,可及时发现井筒异常,提前采取预防措施,从而降低安全风险,提高注水井的使用寿命,并有效减少井口修复与维护成本。为快速、准确地预测未来一年内水井是否会发生套损,通过改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化随机森林(random forest, RF)方法研究了注水井的套损预测。该方法采用圆混沌映射对种群进行初始化,并引入高斯扰动优化麻雀搜索算法,以增强其全局搜索能力和收敛速度。随后,利用优化后的麻雀搜索算法选择随机森林的超参数,并构建ISSA-RF注水井套损预测模型。结果表明,该模型的预测精度达到0.92,各类别的召回率分别为0.92、0.89、0.90,在预测精度与召回率方面均优于其他对比模型。可见ISSA-RF方法的有效性与先进性,并为油田注水井套损预测提供了重要的技术支撑。 展开更多
关键词 注水井 套管损坏预测 改进麻雀搜索算法 随机森林 超参数优化
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基于RF-MA-LSTM的船舶油耗预测模型 认领 引用
6
作者 田园 郑雯慧 +1 位作者 李润泽 杨添剀 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2026年第7期95-102,共8页
[目的]为优化船舶燃油效率,满足减排需求,[方法]提出一种融合随机森林特征重要性分析与猴群优化的长短期记忆网络预测模型(RF-MA-LSTM)。该方法通过随机森林(RF)量化船舶运行特征与油耗的关联性,筛选关键输入变量以增强模型泛化能力。... [目的]为优化船舶燃油效率,满足减排需求,[方法]提出一种融合随机森林特征重要性分析与猴群优化的长短期记忆网络预测模型(RF-MA-LSTM)。该方法通过随机森林(RF)量化船舶运行特征与油耗的关联性,筛选关键输入变量以增强模型泛化能力。引入猴群优化算法(MA)动态搜索长短期记忆神经网络(LSTM)的最优超参数组合,构建高精度时序预测模型。[结果]结果表明:该模型在复杂工况下的预测精度显著优于传统LSTM和单一优化方法。[结论]研究成果可为船舶能耗管控提供一定参考。 展开更多
关键词 油耗预测 随机森林(RF) 猴群算法(MA) 长短期记忆神经网络(LSTM)
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基于RF算法的高强钢冷轧工艺优化研究 认领 引用
7
作者 战波 路凤智 朱嘉濠 《冶金设备》 2026年第3期31-36,共6页
本文旨在优化5+1型冷连轧机组高强钢轧制工艺,以提高生产效率和产品质量。研究基于随机森林(random forest,RF)算法,构建了轧制工艺参数与轧制力、轧制稳定性、板形及能耗之间的非线性映射模型。通过该模型,对压下规程和张力制度进行了... 本文旨在优化5+1型冷连轧机组高强钢轧制工艺,以提高生产效率和产品质量。研究基于随机森林(random forest,RF)算法,构建了轧制工艺参数与轧制力、轧制稳定性、板形及能耗之间的非线性映射模型。通过该模型,对压下规程和张力制度进行了协同优化。现场应用结果表明,优化后的轧制工艺显著降低了轧制力,提高了轧制稳定性,改善了带钢板形,并降低了能量消耗。本研究验证了随机森林算法在解决复杂轧制工艺优化问题中的有效性,为高强度钢的高效、稳定和高质量生产提供了技术支持。 展开更多
关键词 冷连轧机 高强度钢 轧制工艺 随机森林算法
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基于随机森林算法(RF)的深层煤岩气CO2与N2伴注压裂协同增效机制 认领 引用
8
作者 方燕俊 罗懿 王帆 《非常规油气》 2026年第1期63-72,共10页
针对深层煤岩气藏吸附气解吸困难、压后产能低和递减快等问题,在CO2与N2对煤层作用机制的基础上,以鄂尔多斯盆地大牛地深层煤岩气为研究对象,通过开展甲烷解吸性能测试、岩心伤害测试以及返排液滞留测试等室内实验,进行地层条件... 针对深层煤岩气藏吸附气解吸困难、压后产能低和递减快等问题,在CO2与N2对煤层作用机制的基础上,以鄂尔多斯盆地大牛地深层煤岩气为研究对象,通过开展甲烷解吸性能测试、岩心伤害测试以及返排液滞留测试等室内实验,进行地层条件下不同注气压力、气液体积比和气体配比等伴注参数混合气伴注对煤岩润湿性能、微观结构、表面电荷性质以及对甲烷解吸性能的影响因素分析,同时结合随机森林算法(RF),明确了滑溜水压裂液对深层煤岩气解吸性能影响的主控因素和预测主控因素边界条件。研究表明,气体与液体共存条件下,压裂液对煤岩的伤害占主导地位,注气可以减缓压裂液对煤岩的伤害;Zeta电位、质量差、接触角和注气压力是煤岩气解吸影响的主控因素,当气液配比为1∶4、V(N2)∶V(CO2)=1∶3~1∶4(温度80℃,压力5 MPa),浸泡后煤样与水的接触角控制在30°~40°、Zeta电位控制在-60~-70mV,最有利于提高甲烷的解吸量,同时考虑CO2成本高于N2,V(N2)∶V(CO2)=1∶3效益最佳。 展开更多
关键词 深层煤岩气 混合气伴注 解吸 CO2 N2 随机森林算法(RF)
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基于改进PSO-RF的城市道路交通事故严重程度预测 认领 引用
9
作者 黄笑寒 孙泰屹 《电子设计工程》 2026年第12期56-61,共6页
针对日益严峻的道路交通安全问题,该文提出一种改进PSO-RF模型,用于提升道路交通事故严重程度的预测精度。研究从人、车、路、环境四个维度出发,利用随机森林算法识别影响事故严重程度的关键因素,并筛选出15个重要特征。通过调整惯性权... 针对日益严峻的道路交通安全问题,该文提出一种改进PSO-RF模型,用于提升道路交通事故严重程度的预测精度。研究从人、车、路、环境四个维度出发,利用随机森林算法识别影响事故严重程度的关键因素,并筛选出15个重要特征。通过调整惯性权重和学习因子来增强粒子群优化算法的性能,对随机森林参数进行优化。结果显示,改进PSO-RF模型在准确率和F1值上分别达到0.9028和0.8192,预测性能优于传统PSO-RF与基础RF模型。该模型可为交通安全管理、事故预防及损失控制提供参考。 展开更多
关键词 交通事故严重程度预测 改进PSO-RF模型 随机森林算法 粒子群优化算法
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基于LSTM和BP-RF的船舶装备故障预测方法 认领 引用
10
作者 曾沅伟 李婧 +2 位作者 陈浩 胡志刚 吴延洲 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2026年第6期130-140,共11页
[目的]为解决当前船舶装备故障数据资源未得到充分利用,导致装备故障预测难度大、精度低的现实问题,根据船舶装备特征参数的时序特性与故障模式的非线性关联关系,提出一种基于LSTM和BP-RF的船舶装备故障预测方法。[方法]基于船舶装备历... [目的]为解决当前船舶装备故障数据资源未得到充分利用,导致装备故障预测难度大、精度低的现实问题,根据船舶装备特征参数的时序特性与故障模式的非线性关联关系,提出一种基于LSTM和BP-RF的船舶装备故障预测方法。[方法]基于船舶装备历史故障数据分析,借助实时监测设备获取装备特征参数时间序列和各故障模式对应的特征参数数据;通过LSTM分析船舶装备特征参数随时间变化的趋势,得到特征参数预测值;借助BP-RF模型挖掘特征参数与故障模式之间的隐含关系,对故障模式进行预测。[结果]试验结果表明:该方法相比其他方法在准确性和稳定性方面更具优势,可以有效诊断装备故障模式并实现故障预测。[结论]研究成果为船舶装备作战使用和保障决策提供可靠支撑。 展开更多
关键词 船舶装备 故障预测 故障诊断 长短期记忆神经网络 反向传播神经网络 随机森林算法
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基于SSA-VMD-RF算法和拉曼光谱的锂电池热失控气体浓度预测方法研究 认领 引用
11
作者 裴琳琳 岳婷 陈达 《光散射学报》 北大核心 2026年第2期404-417,共14页
随着锂电池热失控引发的安全风险日益突出,亟需发展一种能够在复杂噪声干扰下实现对特征气体实时、高精度监测的分析方法。本文提出了SSA-VMD-RF混合预测模型。基于实验室自主搭建拉曼光谱锂电池热失控气体监测系统,采集4种锂电池热失... 随着锂电池热失控引发的安全风险日益突出,亟需发展一种能够在复杂噪声干扰下实现对特征气体实时、高精度监测的分析方法。本文提出了SSA-VMD-RF混合预测模型。基于实验室自主搭建拉曼光谱锂电池热失控气体监测系统,采集4种锂电池热失控标准气体不同浓度梯度下的拉曼光谱数据,利用VMD分解信号提取多频域特征,经过扁平化处理后输入RF回归模型进行预测,优化模型性能,引入SSA算法同步寻优VMD与RF关键参数,结合五折交叉验证提升模型泛化能力,最终表明,SSA-VMD-RF模型具备良好的鲁棒性和适应性,信噪比高于SVM、XGBoost和PLSR,R2可达98.5%以上。通过4种不同荷电量(SOC)热失控数据的实验验证,该模型能够准确反演锂电池热失控气体浓度变化,为锂电池热失控早期预警与安全评估提供了可靠的技术路径与理论支撑。 展开更多
关键词 拉曼光谱 锂电池热失控气体 麻雀搜索算法(SSA) 变分模态分解(VMD) 随机森林(RF)
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基于路径规划数据与RF-SHAP算法的湘西州乡村教育设施可达性及其影响因素研究 认领 引用 被引量：2
12
作者 李光宇 丁国胜 +2 位作者 何韶瑶 屈野 张梦淼 《西部人居环境学刊》 CSCD 北大核心 2025年第4期115-121,共7页
教育设施可达性是表征乡村地区教育水平的重要维度。以湘西土家族苗族自治州为例,基于高德地图开放平台路径规划数据服务,建构一个获取区域内“村庄—教育设施”的最短路径时间的系统运行方案,精准、高效测度乡村地区教育设施可达性水... 教育设施可达性是表征乡村地区教育水平的重要维度。以湘西土家族苗族自治州为例,基于高德地图开放平台路径规划数据服务,建构一个获取区域内“村庄—教育设施”的最短路径时间的系统运行方案,精准、高效测度乡村地区教育设施可达性水平。运用克里金插值、空间自相关等方法分析乡村地区教育设施可达性水平的空间格局总体特征和空间集聚特征,运用随机森林模型与SHAP方法(RF-SHAP算法)探索设施可达性影响因素及非线性关系。结果表明:湘西乡村教育设施可达性总体水平欠佳;在各县域中形成了以县城中心向外围逐渐降低的乡村教育设施可达性水平空间分布特征且集聚特征差异显著;其关键影响因素主要包括人口密度、建设用地比率和平均高程,反映了城镇化水平与自然环境特征对可达性水平具有非线性影响。研究对推动实现脱贫地区城乡公共服务均等化具有重要理论与现实意义。 展开更多
关键词 路径规划 RF-SHAP算法 乡村教育设施 可达性 影响因素
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基于优化CEEMDAN和BES-RF算法的航空电缆电弧故障检测 认领 引用 被引量：2
13
作者 刘晓琳 柳伟 荆涛 《国外电子测量技术》 2025年第2期54-61,共8页
针对航空电缆电弧故障因特征隐蔽性和危害性强引发的飞行安全隐患等问题提出一种新型检测方法。首先参考行业标准模拟飞行环境搭建试验平台完成数据采集。再采用北方苍鹰算法优化自适应噪声完备集合经验模态分解方法(Complete Ensemble ... 针对航空电缆电弧故障因特征隐蔽性和危害性强引发的飞行安全隐患等问题提出一种新型检测方法。首先参考行业标准模拟飞行环境搭建试验平台完成数据采集。再采用北方苍鹰算法优化自适应噪声完备集合经验模态分解方法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)将故障电弧电流分解为不同本征模态函数分量并对其提取多尺度模糊熵、时域、频域组合特征。最后设计秃鹰搜索-随机森林算法(Bald Eagle Search and Random Forest,BES-RF)进行电弧故障检测,结果表明:检测准确率达98.05%,相比传统分解方法与检测算法准确率提高3.5%、4.7%,验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 电弧 特征提取 优化CEEMDAN 多尺度模糊熵 BES-RF算法
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基于WOA-RF算法的船舶柴发配电系统故障诊断 认领 引用 被引量：5
14
作者 李维波 高峰 +3 位作者 肖朋 黄康政 阮道杰 高俊卓 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2025年第2期77-88,共12页
[目的]船舶柴发配电系统对航行稳定性至关重要,海洋工作环境的严苛性致使其故障频发,为此提出一种基于鲸鱼优化算法的优化随机森林(WOA-RF)算法,用以开展船舶柴发配电系统故障诊断。[方法]首先,基于Matlab/Simulink仿真软件搭建船舶柴... [目的]船舶柴发配电系统对航行稳定性至关重要,海洋工作环境的严苛性致使其故障频发,为此提出一种基于鲸鱼优化算法的优化随机森林(WOA-RF)算法,用以开展船舶柴发配电系统故障诊断。[方法]首先,基于Matlab/Simulink仿真软件搭建船舶柴发配电系统模型,采集其故障工况和正常工况的数据;然后,对收集的数据进行预处理以提取时域特征,并使用随机森林算法提取重要特征,从而减少数据维度;最后,使用WOA优化后的随机森林模型对船舶柴发配电系统运行数据进行故障识别、诊断和分类。[结果]仿真模拟试验表明:采用WOA-RF算法识别故障状态和正常状态的准确率为100%,区分12种故障类型的诊断准确率为98.26%;在原始数据集中,与9种不同算法对比,WOA-RF算法的准确率最低提升了4.86%,最高提升了34.37%;在添加10dB噪声数据后,与6种不同算法对比,WOA-RF算法的准确率最低提升了2.43%,最高提升了18.40%。[结论]基于WOA-RF算法的故障诊断方法在复杂海洋环境下展示了优异的准确性和鲁棒性,结果可为船舶电力系统故障的可靠识别提供参考。 展开更多
关键词 船舶柴发配电系统 故障分析 故障诊断 鲸鱼优化算法 随机森林算法 Simulink模型 特征提取
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基于RF-Apriori算法考虑填补缺失值的高速公路事故致因分析 认领 引用 被引量：2
15
作者 薛乐 于露 +2 位作者 金龙哲 李博 沈文进 《中国安全科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第4期211-218,共8页
为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变... 为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变化比较不同填补算法对数据稳定性的影响,并运用Apriori关联规则算法对完成填补的事故数据进行不同严重程度等级的高速公路事故致因分析。结果表明:经缺失值填补后,RF算法稳定性更优,相较于原始数据训练的模型准确率提高5.66%,召回率提高9.22%,F 1分数提高9.91%。客车更易引发财产损失事故的发生;摩托车在限速较低的路段易引发受伤事故,在限速较高的路段易引发死亡事故,安全设备的使用情况对事故严重程度等级有较大关系。 展开更多
关键词 随机森林(RF) Apriori算法 缺失值 高速公路 事故致因 数据填补 关联规则
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基于HO-RF算法的大气透过率求解研究 认领 引用
16
作者 傅莉 张帅 邓洪伟 《红外》 CAS 2025年第9期32-40,共9页
为提升红外辐射测试中大气透过率参数的获取效率与精度,提出了一种基于HO-RF算法的大气透过率求解模型。以温度、湿度、作用距离和大气压等关键环境因素作为输入,结合实测数据建立回归求解模型,从而实现大气透过率的快速准确求解。仿真... 为提升红外辐射测试中大气透过率参数的获取效率与精度,提出了一种基于HO-RF算法的大气透过率求解模型。以温度、湿度、作用距离和大气压等关键环境因素作为输入,结合实测数据建立回归求解模型,从而实现大气透过率的快速准确求解。仿真结果表明,与传统反向传播(BackPropagation,BP)神经网络及随机森林(RandomForest,RF)模型相比,所提模型在求解精度方面表现更佳,均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)降低至0.010745,R2值为0.95877,平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)为0.0080021。该模型能够有效降低实验操作的复杂性,在精度、稳定性和可靠性方面均优于传统方法,可提高战机的红外特性测试效率,具有良好的实际应用价值。 展开更多
关键词 大气透过率求解 河马优化算法 HO-RF模型 红外辐射测试
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基于IAO-RF联合模型的锂电池SOC估计 认领 引用
17
作者 于仲安 揭朝富 +1 位作者 甘子荣 王涛 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2025年第32期13856-13863,共8页
针对锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)估算时存在估计效率不高,估计精度低以及受电池温度影响较大的问题,提出一种改进天鹰优化算法(improved aquila optimizer algorithm, IAO)和随机森林算法(random forest algorithm, RF)... 针对锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)估算时存在估计效率不高,估计精度低以及受电池温度影响较大的问题,提出一种改进天鹰优化算法(improved aquila optimizer algorithm, IAO)和随机森林算法(random forest algorithm, RF)相联合的预测模型来估计锂离子电池SOC。采用改进的天鹰优化算法来优化随机森林的超参数,提升模型的泛化性能与抗干扰能力,避免陷入局部最佳缺陷。经实验表明,在考虑到温度对电池SOC影响下,单一的随机森林估计锂电池SOC的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为2.77%,均方根误差(root mean square error, RMSE)为3.73%,而基于IAO-RF联合预测模型估计锂电池SOC的MAE为0.407%,RMSE为0.871%,相较于单一的随机森林,平均绝对误差降低了0.85倍,根均方误差也降低了0.77倍,比其他SOC预测模型均有不同程度的提升。可见IAO-RF模型在考虑温度对电池的影响下,不仅显著提升了SOC的估计的精度,还有效降低了极大误差对整体SOC估计的干扰,表现出优越性能同时也兼顾了估计的时效性,对电池管理系统(battery management system, BMS)研究存在一定价值。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池荷电状态(SOC)估计 改进天鹰优化算法(IAO) 随机森林算法(RF) 电池管理系统(BMS)
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基于RF-TCN-SSA-Informer模型的飞机状态预测方法 认领 引用 被引量：2
18
作者 樊智勇 张瑾 刘涛 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2025年第28期12139-12147,共9页
针对飞机状态数据向地面传输过程中出现传输异常情况而导致无法对飞机状态进行实时监控的问题,提出一种基于随机森林(random forest,RF)、时域卷积网络(temporal convolutional network,TCN)、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,S... 针对飞机状态数据向地面传输过程中出现传输异常情况而导致无法对飞机状态进行实时监控的问题,提出一种基于随机森林(random forest,RF)、时域卷积网络(temporal convolutional network,TCN)、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)、Informer模型的飞行状态预测方法。利用随机森林算法对真实飞行数据进行特征重要性分析,将筛选后的参数作为预测的输入变量;引入TCN弥补Informer模型在处理复杂飞行数据序列时信息丢失或信息模糊的问题,TCN通过其卷积结构能够有效捕捉局部时间特征和短期依赖,将TCN与Informer的特征矩阵进行融合,能够同时捕捉飞行状态序列中的局部与全局信息,从而提升预测的准确性和可靠性;并使用麻雀搜索算法对模型超参数进行优化,以获得更好的预测性能。以飞行俯仰角、滚转角、偏航率为预测对象进行实验验证,通过与其他模型进行对比分析。实验结果表明:该模型在单步预测与多步预测任务中均具有良好的预测性能,可为飞机状态预测提供参考。 展开更多
关键词 飞机状态预测 随机森林(RF) 时域卷积网络(TCN) 麻雀搜索算法(SSA) Informer 快速存取记录器(QAR)数据
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基于RF-LSTM算法的火电机组变负荷速率预测分析 认领 引用 被引量：1
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作者 于良辰 陈衡 +3 位作者 赵子淳 李晓博 张俊姣 刘文毅 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2025年第9期75-85,共11页
针对火电机组变负荷工况下调峰灵活性不足的问题,提出了融合特征筛选与动态时序建模的RF-LSTM混合预测方法,以某660 MW超超临界机组为研究对象,采用随机森林算法进行特征重要性评价,并剔除非稳态值和噪声值,建立包含选定的16个特征参数... 针对火电机组变负荷工况下调峰灵活性不足的问题,提出了融合特征筛选与动态时序建模的RF-LSTM混合预测方法,以某660 MW超超临界机组为研究对象,采用随机森林算法进行特征重要性评价,并剔除非稳态值和噪声值,建立包含选定的16个特征参数的预测模型,得出预测曲线及相关预测数据,并利用预测数据计算变负荷速率及调节速率。结果表明:RF-LSTM模型用来预测特征参数随时序变化具有较高准确性,平均绝对误差的数值均在3.0以下,通过计算得到的变负荷速率预测值与真实值误差在10%以下;升负荷速率维持在5.4~6.3 MW/min之间,升负荷调节速率在0.9%~1.05%/min之间;降负荷速率在3.6~4.8 MW/min之间,降负荷调节速率在0.6%~0.8%/min之间(个别数据略微超出以上区间);对比基于RF、RNN、LSTM、BP等算法预测模型,RF-LSTM模型的拟合系数高达0.99。 展开更多
关键词 火电机组 变负荷速率 RF-LSTM算法 评估预测 灵活性
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基于SEM和RF的和田绿洲区浅层高氟地下水水质主控因素分析与氟浓度分布预测 认领 引用
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作者 蒋悦 郑天亮 +3 位作者 李景吉 杨晴雯 黄振富 王双成 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2025年第2期264-272,共9页
高氟地下水是全球广泛分布的环境地质问题,本研究基于结构方程模型(SEM)和随机森林(RF)算法开展新疆和田绿洲区浅层高氟地下水水质主控因素及氟浓度分布预测研究。结果表明:干旱气候条件下矿物溶解(β=0.99)及离子交换作用(β=0.68)对... 高氟地下水是全球广泛分布的环境地质问题,本研究基于结构方程模型(SEM)和随机森林(RF)算法开展新疆和田绿洲区浅层高氟地下水水质主控因素及氟浓度分布预测研究。结果表明:干旱气候条件下矿物溶解(β=0.99)及离子交换作用(β=0.68)对地下水水质具有重要贡献,与地下水矿物饱和指数、氯碱指数及Gibbs模型分析结果一致;基于RF算法构建的预测模型指示浅层高氟地下水主要分布于绿洲区中部,特征变量贡献度分析表明蒸发浓缩作用以及碱性pH值条件是高氟地下水形成的重要调控因素。研究结果可为和田绿洲区浅层高氟地下水的分布预测及环境调控机制提供新认识,也可为区域安全供水战略提供指导。 展开更多
关键词 和田绿洲区 浅层高氟地下水 结构方程模型(SEM) 随机森林(RF)算法 水质评价与预测
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