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[期刊] 统计与决策
[作者]
曹桃云
对随机森林做修剪的目的就是要把随机森林中重要的分类器找到,使得修剪后得到的子森林不仅具有可解释性,而且能充分利用数据的信息量。文章提出一种新的修剪随机森林方法,基于样本的边缘函数,采用逐步向后算法,得到嵌套子森林,采用1-se法则挑选最优子森林。在两份实际数据中和已有随机森林的修剪方法做了对比,结果表明,所提出的方法,在修剪后子森林预测率的分布和子森林中分类器个数的分布,以及选出的解释变量三个指标上均具有优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹桃云
对随机森林做修剪的目的就是要把随机森林中重要的分类器找到,使得修剪后得到的子森林不仅具有可解释性,而且能充分利用数据的信息量。文章提出一种新的修剪随机森林方法,基于样本的边缘函数,采用逐步向后算法,得到嵌套子森林,采用1-se法则挑选最优子森林。在两份实际数据中和已有随机森林的修剪方法做了对比,结果表明,所提出的方法,在修剪后子森林预测率的分布和子森林中分类器个数的分布,以及选出的解释变量三个指标上均具有优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐少成 李东喜
文章提出了一种基于随机森林的加权特征选择算法WRFFS。算法以随机森林为基础,以分类精度作为筛选特征子集的标准,通过在数据集上构造多棵决策树,采用交叉验证的方式进行特征的重要性度量,各决策树的权重和特征重要性度量加权求和决定了最终的特征重要性排序,然后再采用序列后向选择法(Se-quential backward selection,SBS)进行特征的筛选,其中决策树的权重由该决策树与预测结果的相符程度来决定。最后,通过对比实验表明该方法WRFFS比已有文献中方法具有更好的分类性能。
关键词：
高维数据 随机森林 加权特征选择 封装式
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
熊向阳 杨小周 赵银超 李伟坡
【目的】准确地估测森林地上生物量（above ground biomass,AGB）对大区域森林资源调查和管理至关重要，机器学习算法能实现森林AGB高精度估测，但超参数的设置能直接影响模型效果。为了提升模型的构建效率和预测精度，研究通过构建超参数优化的机器学习算法进行森林AGB估测，并比较不同超参数下的模型误差变化。【方法】以西藏自治区江达县天然林为研究对象，利用森林资源调查数据提取实测森林AGB数据，结合Sentinel-2多光谱影像提取遥感变量。采用逐步回归法和Boruta法分别进行遥感变量筛选，构建多元线性回归模型、支持向量机模型和随机森林模型进行森林AGB反演。此外，对支持向量机模型和随机森林模型进行超参数优化，以提高模型反演精度。【结果】1）随机森林模型在所有反演模型中实现了最佳的估测精度，模型决定系数达到了0.63，同时实现了最低的均方根误差和相对均方根误差，分别为28.06 t/hm~2和23.03%。均方根误差相比多元线性回归模型和支持向量机模型分别降低了22.2%和12.1%。2）超参数优化可以有效地提高模型估测精度。通过分析不同参数组合下的误差变化趋势，确定最佳的参数组合，能有效地降低模型估测误差。3）较高的森林AGB值主要分布在东部、南部和东南部地区，中部地区和北部部分地区森林AGB值较小。超参数优化的随机森林模型森林AGB反演结果与研究区实际森林分布情况具有较好的一致性，整体反演效果较好。【结论】利用超参数优化的随机森林模型结合Sentinel-2遥感影像能实现较好的森林AGB反演效果，能为森林资源动态监测提供有效参考。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨从亚 陈占伟 徐海峰
以智能终端为研究对象,将动态定位作为研究目标,根据数据获取、预处理、特征提取和选择,分类器设计与分类决策等五个方面提出了基于随机森林的定位模型和算法,详细论述了算法的执行流程,并通过用户测试数据仿真对模型进行了验证,结果表明该模型的定位算法结果准确率在90%左右。
关键词：
随机森林 智能终端 定位 算法
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
周紫燕 黄魏 许伟 傅佩红 望陈运
以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为研究区,利用随机森林算法(random forest,RF)结合多源环境变量,对研究区原有的土壤图斑进行分解制图,将混合多种土壤类型的复合土壤图斑进行细化,在土壤多边形内部画出新的边界来代表单一土壤类型,并通过373个实地采样点验证更新后的土壤图。结果显示,更新后的土壤图其制图精度从原有的63%提高到了76%,展现了更为详细的空间细节和空间变化信息,表明利用随机森林算法进行数字土壤制图的可行性和可靠性。
[期刊] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
罗丽
扶贫对象的精准识别是实现精准扶贫的重要条件。实现贫困数据的精准分类与识别以及贫困识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变是精准扶贫的重要基础。精准识别可以采用大数据分析中的分类算法实现。本文基于可持续生计分析框架,从人力资本、社会资本、自然资本、物质资本、金融资本和生计环境六个方面建立了多维贫困指标体系,运用随机森林算法构建了精准识别模型,并采用中国家庭追踪调查数据(CFPS),对扶贫对象精准识别模型的分类及识别效果进行了评价,结果表明模型效果良好。
[期刊] 林业科学
[作者]
梁慧玲 林玉蕊 杨光 苏漳文 王文辉 郭福涛
［目的］应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度，判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性，为该地区林火管理工作提供技术支持。［方法］利用１９７４—２００８年大兴安岭塔河地区森林火灾发生数据，分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法，对塔河地区林火发生与气象因子之间的关系进行实证分析。为减少训练样本分布对试验结果的影响，将全样本数据随机分成６０％的训练样本和４０％的测试样本，并且进行５次重复，建立５个中间模型（样本组）。选择在５个中间模型中的３个及以上的显著变量（因子）对全样本数据进行分析并分别比较２种模型算法在５个中间模型和全样本模型中的．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵浩 鲁亚军 高洁 张汝飞
针对企业财务风险研究指标数据中常常存在不平衡现象造成模型算法预测精度较差的问题,文章通过构造基于指导性正则化随机森林的SMOTEBoost算法分析企业财务风险因素,以此提升企业财务风险预测准确性,同时筛选出显著影响企业发生财务风险的特征变量。数值模拟结果发现SMOTEBoost-GRRF算法预测精度好于其他算法,且具有较优的特征变量筛选能力。实证研究结果发现每股资本公积金、营运资金、营业总成本/营业总收入、每股收益增长率四种指标是最能显著影响企业发生财务风险的因素。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴辰文 梁靖涵 王伟 李长生
基于随机森林算法中的相关预测因子进行变量选择,在高维回归或分类框架中,变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响。相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择。通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助。
[期刊] 林业科学
[作者]
刘帅 张江 李建军 周国雄 吴舒辞
【目的】提出一种新的样地边缘校正方法——Voronoi图结点距离判定,为森林空间结构分析和调控提供技术支撑。【方法】为评估Voronoi图结点距离判定的性能,引入量化评估指标RMSE,采用角尺度、聚集指数和大小比数等空间结构指数构造RMSE,并通过设置不同场景的模拟样地和调查样地,将Voronoi图结点距离判定与其他校正方法进行比较和分析。【结果】缓冲区法、最近邻体校正、Voronoi图结点距离判定虽同属减少样本类校正方法,但各校正方法的性能及效果受到林木样本量、林木空间格局、空间结构指数、样地情况等因素
[期刊] 林业科学
[作者]
洪伟 吴承桢 林成来 赖建明
运用Shannon Wiener物种多样性指数、Simpson生态优势度指标以及边缘效应强度指数 ,对龙栖山森林群落林窗的边缘效应现象进行了研究。 2 7个林窗样地不同部位上述指标的测定表明 ,用物种多样性指数测定的林窗边缘效应强度值为 0 6～ 2 5左右 ;而用生态优势度值测定的林窗边缘效应强度值为 0 4～ 1 3左右。研究表明林窗边缘区由于边缘效应的作用有增大物种多样性的趋势 ,从而为生物多样性保护与森林经营管理提供理论基础
[期刊] 林业科学
[作者]
邱帅 沈柏春 李婷婷 郭娟 王霁 孙丽娜 陈徐平 胡绍庆
【目的】为了解决桂花品种难以鉴定以及苗木生产和园林应用中品种混杂、以次充好和常规DNA指纹图谱无法很好地应用于品种鉴定的问题,提出一种基于随机森林算法和SRAP分子标记的桂花品种鉴定方法,以实现桂花品种简便、快速和准确的鉴定。【方法】以45个桂花品种或变异类型为材料,提取DNA,使用90对SRAP引物进行PCR扩增,以毛细管电泳技术采集扩增信息,筛选出多态性强、扩增结果稳定的引物,计算单对引物的多态信息含量(PIC)、带型数、有效带型数、分辨能力(D)、带型分布的卡方值(χ2)和无法区分的样品对数(x)。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
李进
绿色信贷信用风险评估过程面临复杂性、非线性以及不确定性等问题,现阶段商业银行采用的传统评估方法较难适用。为此,将组合分类前沿研究领域的随机森林算法应用到该评估过程中,在建立较为全面、综合的评估指标体系的基础上,构建了基于随机森林算法的绿色信贷信用风险评估模型,并以重污染行业上市公司为对象进行了实例分析。与传统模型评估结果的对比表明,该评估模型实现速度更快,评估准确率更高,较为有效地提升了评估效率。
[期刊] 林业科学
[作者]
刘传泽 王霄 陈龙现 郭慧 罗瑞 周玉成
【目的】提出一种基于随机森林(RF)算法的分类模型,以实现纤维板表面大刨花、胶斑、杂物、油污的快速、准确识别。【方法】获取100张规格为4 800 mm×2 400 mm的纤维板表面图像,利用Otsu阈值分割算法对图像进行分割,提取缺陷区域的面积(S)、周长(L)、长宽比(OR)、紧凑性(J)、矩形度(P)、圆形性(O)、灰度均值(u)及灰度的标准差(σ_D)、平滑度(σ_P)、偏度(σ_S)、峰度(σ_K)和均方根值(σ_R)12个特征属性的特征值作为试验数据。使用100份试验数据构建RF分类器,采用Bootstrap方法随机抽取2/3数据和8个特征作为输入构建k株决策树,组成RF,以每株决策树袋外数据(OOB)误差率均值作为RF分类器的评估指标确定决策树数量k。采用100张纤维板厂家提供的带有大刨花、胶斑、杂物和油污的纤维板对分类模型进行测试。【结果】当k=600时,RF分类器的OOB误差率均值最低为0.004,利用构建的RF分类器对纤维板厂家提供的100张纤维板进行缺陷识别,正确率为99%,每张纤维板的识别时间为525 ms,在识别时间和正确率上明显优于神经网络(NN)和支持向量机(SVM)。【结论】基于随机森林算法的分类器用于纤维板表面缺陷在线识别具有可行性,能够实现纤维板表面缺陷的快速、准确识别,满足纤维板缺陷在线检测系统的的准确性和实时性要求。
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