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[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] 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] 北京林业大学学报
[作者]
刘怀鹏 安慧君 王冰 张秋良
利用遥感影像识别树种是一个尚未解决的科学难题,传统方法在高分辨率影像树种分类中存在着诸多不适宜问题。本文通过提取WorldView-2影像的纹理特征构造高维数据,利用递归特征消除降低数据维数,逐步解除最大似然分类的休斯现象,并将有代表性的纹理特征集合与光谱特征结合,对树种进行分类。结果显示:在递归消除8个纹理特征后,最大似然的休斯现象达到了很好的规避;在结合光谱特征后,分类的总体精度达到了86.39%,Kappa系数达到了0.841 0,比基于光谱特征的总体精度和Kappa系数高12.32%和0.143 6。研究表明,在高维数据中通过递归特征消除规避最大似然分类的休斯现象,充分结合影像纹理与光...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘怀鹏 安慧君 王冰 张秋良
利用遥感影像识别树种是一个尚未解决的科学难题，传统方法在高分辨率影像树种分类中存在着诸多不适宜问题。本文通过提取ＷｏｒｌｄＶｉｅＷ－２影像的纹理特征构造高维数据，利用递归特征消除降低数据维数，逐步解除最大似然分类的休斯现象，并将有代表性的纹理特征集合与光谱特征结合，对树种进行分类。结果显示：在递归消除８个纹理特征后，最大似然的休斯现象达到了很好的规避；在结合光谱特征后，分类的总体精度达到了８６．３９％，Ｋａｐｐａ系数达到了０．８４１ ０，比基于光谱特征的总体精度和Ｋａｐｐａ系数高１２．３２％和０．１４３ ６。研究表明，在高维数据中通过递归特征消除规避最大似然分类的休斯现象，充分结合影像纹理与光．．．
[期刊] 会计之友
[作者]
朱卫东 苏剑 武子豪
当前关于高管特征与真实盈余管理的研究大部分聚焦于高管某一特征与真实盈余管理的关联，缺乏对高管特征全面的研究；此外，当前主要是基于因果关系的推断式研究，鲜有从预测角度进行定量研究。文章以2010—2020年A股上市公司为样本，用随机森林以更加全面的视角研究高管特征对真实盈余管理的预测作用，并进一步分析对真实盈余管理预测能力影响较强的高管特征及其预测模式。研究发现：高管特征对真实盈余管理有预测作用，但其作用弱于公司自身特征；分企业性质看，民营企业高管特征比国有企业高管特征预测真实盈余管理的能力更强；在众多高管特征中，高管薪酬对真实盈余管理预测能力的影响最强，且与真实盈余管理呈现负相关关系。文章研究结论对监管真实盈余管理行为具有一定的实践意义。
关键词：
高管特征 真实盈余管理 随机森林
[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] 中国农业大学学报
[作者]
杨北萍 陈圣波 于海洋 安秦
为寻求高效的水稻产量估算方法,以2017年长春市九台和德惠地区的采样点为样本,遥感数据和气象数据为特征变量,通过对产量与特征变量间的相关性分析与特征变量之间的主成分分析和袋外数据(out-of-data,OOB)变量的重要性分析对特征变量进行选择,以选择后的特征变量为输入变量建立水稻产量估算的随机森林回归(RFR)模型。结果表明:特征变量优选后的RFR模型对水稻产量估算的精度更高,决定系数R~2和平均相对误差MRE分别为0.950和0.060;并将该模型应用到农安地区,以多元逐步回归模型作为比较模型,表明RFR模型的水稻产量估算精度明显优于多元逐步回归模型,RFR模型的R~2和MRE分别为0.730和0.090,多元逐步回归模型的R~2和MRE分别为0.530和0.120。
[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] 中国科学技术大学学报
[作者]
邓玉睿 程旭东 唐芳 周勇
阐明真菌的生长机理对于减少储粮损失具有重要意义。在影响真菌孢子生长的因素中，最重要的因素是环境温度、稻谷含水量和储藏时间。因此，本研究基于实验数据建立了孢子数和温度、含水率和储藏天数等几个重要因素之间的多元线性回归模型。为了建立更准确的模型，我们将随机森林算法引入稻谷储藏过程中的真菌孢子数目预测模型，用于预测储藏过程中不同温度、含水率和储藏天数下的孢子数。对于随机森林模型，99%的预测值和其对应的原始数据可以达到同一数量级，对于预测孢子数具有很高的准确性。此外，我们绘制了预测曲面图，将环境条件控制在低风险区域可以有效降低稻谷在储藏过程中的霉变风险。
[期刊] 资源科学
[作者]
何云 黄翀 李贺 刘庆生 刘高焕 周振超 张晨晨
中南半岛地处热带、亚热带地区,由于水热条件适宜,植被生长旺盛,土地利用强度高,地表覆盖类型的光谱特征时空变异复杂,使用传统的基于光谱特征的遥感分类精度难以保证。Sentinel-2A卫星遥感数据具有较丰富的光谱波段和较高的空间分辨率,为土地覆盖遥感分类提供了多维特征空间。但多维特征参与分类容易造成信息冗余,从而导致分类速度和精度降低。因此,如何充分利用Sentinel-2A数据丰富的光谱和空间信息,并通过高维特征空间降维进行特征优选对于提高分类精度具有重要意义。本文以中南半岛典型地区土地覆盖分类为例,利用Sentinel-2A多波段光谱特征,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化水体指数(NDWI)等指数特征以及对比度、相关性、能量、均值、熵等纹理特征,在随机森林模型框架下,采用平均不纯度减少方法对不同特征在土地覆盖分类中的重要程度进行识别;利用袋外(OOB)误差方法,对重要特征组合进行了优选;利用优选特征进行随机森林土地覆盖分类,并与原始随机森林分类结果进行对比。结果表明:Sentinel-2A影像的光谱特征和纹理特征在土地覆盖分类中具有较为重要的作用,光谱特征中短波红外、可见光、植被红边波段重要性较大,纹理特征中均值、能量法重要性较高。选择重要性列前9位的特征参与分类时,OOB精度达到最高;继续增加特征会使模型复杂度过高,容易发生过拟合而使得分类精度不增反降。通过特征优选高效利用了Sentinel-2A丰富的光谱和纹理信息,其总体分类精度达87.53%,Kappa系数达0.8461,优于原始随机森林方法,一定程度上提高了热带亚热带地区复杂土地覆盖分类精度。
[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] 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] 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．．．
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