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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
高若楠 谢阳生 雷相东 陆元昌 苏喜友
从汪清林业局大荒沟林场、大柞树林场等11个林场的森林资源二类调查数据中选取优势树种为蒙古栎、阔叶混交林及针阔混交林的小班。以海拔、土层厚度、坡位、坡向、腐殖质层厚度、坡度6个立地因子以及年平均气温、月平均气温差等19个气候因子为输入变量,以树种年平均蓄积生长量为输出变量,应用随机森林回归算法分别建立蒙古栎、阔叶混交林及针阔混交林的立地质量评价模型,对不同立地条件下的造林地进行生产潜力预测。同时,分析了各环境因子对树种生长的影响权重。结果表明:1)所建立的3种回归模型的RMSE的值分别为:0.22、0.54、0.52,R~2值分别为:0.79、0.79、0.72,模型的拟合效果较为理想。2)研究区域内,对蒙古栎生长影响较大的因子依次为月平均气温差、温度季节性变化、坡度、年降水量、年平均气温差;对针阔混交林生长影响较大的因子依次为:坡度、腐殖质层厚度、月平均气温差、最湿季度降水量、最暖季度降水量;对阔叶混交林生长影响较大的因子依次为:坡度、坡位、坡向、温度季节性变化、最干旱季平均气温。3)通过对比同一立地3种类型的生产力,针阔混交林、阔叶混交林的年平均蓄积生长量均高于蒙古栎纯林,针阔混交林略高于阔叶混交林。4)因此,应客观考虑环境因子对于林木的影响程度,使其生长环境条件尽可能地处于最佳组合状态。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
黄国兴 曹先怀 钱晓飞
对舰船零部件发生故障问题进行故障诊断,并对故障诊断结果进行分析,建立舰船零部件备件需求模型,给出零部件之间的发生故障概率的关系与备件需求特征;将随机森林回归原理应用到了舰船零部件的备件需求预测领域,构建了基于随机森林的预测模型,以及预测结果准确率的评价。用诊断结果数据对算法进行验证,结果表明,将随机森林算法运用到舰船的备件预测领域可以为舰船装备在一次海上任务期内备件配置问题提供参考价值。
关键词：
随机森林 备件 需求预测
[期刊] 林业科学
[作者]
杜纪山 唐守正 王洪良
以吉林省汪清林业局为例 ,根据 1 997年森林经理调查的 848块固定样地数据 ,与全林整体模型方法相结合 ,建立了适合于天然林区林业局 (场 )无人为干预小班森林资源数据更新的林分级生长模型组。该组模型包括林分密度指数、平均高、断面积、形高、郁闭度等林分测算因子的生长或变化模型。分别组成树种 ,以地位级指数、林分密度指数、预估间隔期作为自变量 ,更适用于天然混交林和异龄林小班的资源数据更新。当小班调查得到各组成树种的平均高、平均直径以及小班的年龄、每公顷株数、郁闭度、散生木蓄积等因子后 ,应用本文提出的林分级生长模型组可以实现无人为干预小班森林资源数据的全面更新和连续预测
关键词：
生长模型 小班 更新 天然林区
[期刊] 林业科学
[作者]
郭晋平 张浩宇 张芸香
在关帝山林区8个林场的油松天然林中选取69株优势木进行树干解析,应用XLSTEM和SYSTATE软件进行数据处理和分析,充分考虑达到胸高的年龄在立地指数模型中的意义,确定油松天然林立地指数基准年龄,引入生长截距和可变生长截距的概念,分析林分优势木达到胸高的年龄与立地条件的关系,建立关帝山林区油松天然林立地指数的可变生长截距模型。结果表明:1)研究地区油松天然林立地指数基准年龄可确定为胸高年龄35年,实际总年龄约为42~45年;2)油松天然林达到胸高的年龄与立地条件的关系不密切;3)本研究建立的油松天然林可变生长截距模型准确、可靠,能对胸高年龄为3~35年的油松天然林进行准确地立地质量评价。
[期刊] 生态经济
[作者]
赵庆建 温作民 蔡志坚
针对森林生态系统生产力适应性管理问题,基于数量生态学、生态经济学等理论和方法,建立了多智能体管理与优化决策模型。模型中将森林生态系统划分为多个单元,分别建立智能体,并在此基础上建立了由同类单元构成的区域适应性管理智能体和系统适应性管理智能体。除考虑气候变化、火灾、病虫害、人类破坏活动等对森林生产力的影响外,首次将适应性管理措施对生产力相关因子的作用纳入模型;同时,鉴于森林生态系统分散管理的现状,建立了动态双层优化决策模型。文章还提出了森林生态系统生产力适应性管理的生态效益和经济效益价值计算模型。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
周亮
机器学习模型由于其对变量间共线性及非线性关系的处理能力,在金融投资领域得到了越来越广泛的应用。利用23个常见因子建立随机森林模型,对中证500指数成分股收益率进行预测并构造投资组合,发现随机森林模型能够对个股的相对收益率进行较好的拟合和预测,多空投资组合的年化收益率和夏普比率分别高达27.31%和1.59;通过因子重要性分析发现,动量因子在随机森林模型中的作用最强,而长期的流动性水平显得最不重要;随机森林模型所代表的非线性因子在估值因子、规模因子和盈利因子上有一定暴露,超额收益极其明显。研究结论有助于促进人工智能和金融学的交叉融合研究,同时也为多因子投资提供了理论和现实参考。
[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] 中国林业科学研究院
[作者]
蒋育昊
红松是我国重要的经济树种和生态树种,同时也是国家储备林树种,所以对于红松的研究很有必要。目前我们国家林业资源数据庞大,数据之间的联系也越来越紧密,利用现代科技方法对于传统林业数据进行分析挖掘势在必行。针对以上问题,本研究以红松(Pinus koraiensis)作为研究对象,利用一类和二类林业调查数据,获得红松分布点信息,同时结合气候、地形、土壤等环境数据,采用随机森林模型,对于红松进行全国范围内的潜在分布预测,绘制潜在分布范围结果示意图,同时对影响红松生长的重要环境因子进行分析。另外在辽宁省内,选择红松
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
何静 朱光玉 张学余 王忠诚 刘洪娜 屠维亚
【目的】天然林生长模型一直是国内外林业研究的难点,单木生长模型是林木生长与收获模型的重要组成部分,林分平均木生长过程模拟是单木生长模型乃至林分生长模型的研究基础,密度和立地是影响其生长的重要因素。因此,探讨与构建反应密度和立地差异的栎类天然林胸径生长模型,能客观地反应其生长规律,为林分预估和提高林分质量提供理论支持。【方法】以湖南栎类天然林样地数据为基础,以林分平均木胸径为研究对象,基于树木理论生长方程,利用数量化方法Ⅰ和非线性混合效应回归建模方法,构建含林分密度和立地效应的栎类林分平均木胸径生长模型。【结果】1)利用评价指标(确定系数R2、平均绝对误差MAE及均方根误差RMSE),从4个基础模型中选定Logistic为林分胸径生长的最优基础模型,确定系数R2为0.338 97;2)采用数量化方法Ⅰ筛选出海拔、坡度、坡向和株数密度是对林分胸径生长影响显著的因子;3)将海拔、坡度、坡向分级并组成基本立地类型组合,将株数密度和立地类型组合作为混合效应加入到基础模型中构成非线性混合效应模型,模型确定系数由0.338 97提升到了0.930 16。【结论】胸径的生长既受林分密度的影响,又与立地条件有关,不同的株数密度和立地条件对林分平均木胸径生长的影响很大。林分的密度与胸径呈现负相关,密度越小,林分平均木胸径越大;林分的立地条件越好,林分平均木的胸径越大。考虑株数密度和立地类型效应的生长模型可以有效解决栎类天然林林分密度和立地类型差异对胸径预估的影响。
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 管理现代化
[作者]
萧超武 蔡文学 黄晓宇 陈康
信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径,针对当前个人信用评估模型多使用单一分类器,容易导致过拟合且预测精度有限的问题,提出了基于随机森林组合分类算法的个人信用评估模型,并在实证分析中与KNN、RBF-NET、SVM等单分类器模型以及组合模型GBDT比较,发现基于随机森林组合分类器模型,在个人信用评估的应用中,具有更高的预测精度和稳定性。通过对特征变量评价发现,贷款者个人信息中现有账户状态(透支或有余额等情况)、信贷期限、信贷历史记录、贷款金额对信用风险预测准确率有显著的影响。
关键词：
个人信用评估 随机森林 特征变量评价
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 征信
[作者]
周永圣 崔佳丽 周琳云 孙红霞 刘淑芹
提出基于XGBoost算法的随机森林模型(即XGBoost-RF模型),以评估个人信用风险。将德国信用数据集作为数据样本,引入XGBoost算法处理数据样本,依据其得出的重要性得分筛选个人信用风险评估指标;基于所得指标,运用随机森林算法(RF)对数据样本进行分类,并分析了指标特点及分类性能。研究结果表明:实务中个人信用风险评估指标体系对"人脉关系"指标关注欠缺;无论从成本还是预测效果来看,改进的随机森林模型即XGBoost-RF模型都展示了较好的可行性和优越性。
[期刊] 建筑经济
[作者]
朱红章 魏子繁
基于特征价格理论,选择区位特征、建筑特征、邻里特征、消费者心理特征和租约特征五类共计20项特征变量,构建出长租公寓租金定价评估的随机森林模型,并将成都市长租公寓市场作为研究对象进行实证研究。研究结果表明:随机森林模型MAPE(%)为6.9%,优于神经网络和传统多元回归模型。
[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
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