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Fault diagnosis method based on modified random forests [PDF]
, 2009 为解决不可识别故障诊断中无法有效定位的问题,提出一种基于改进随机森林的故障诊断方法。该方法通过改进决策树的bAggIng方式,采用条件概率指数进行决策树的无偏节点分裂,并以权重投票法综合决策树的分类结果。在此基础上,利用变量重要性测量来获取辅助故障定位的故障原型指数,从而较好地弥补了随机森林和传统机器学习在故障诊断中的不足和局限性。最后在一个标准数据集和田纳西-伊斯曼故障诊断的问题上进行验证,结果证明了该方法的有效性与可行性。To solve the problem of inefficient ...
吴长庆 +4 more
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基于小样本随机森林模型的低气压下室内设备空气放电故障识别方法研究
Gaoya dianqi空气绝缘的室内电力设备发生放电故障时，利用半导体气体传感器检测空气放电分解物的成分和含量，能够判断放电故障的严重程度，因此研发智能、精准的机器嗅觉算法对监测室内电力设备的正常运行有着重要意义。本文搭建了空气放电实验平台，模拟了低气压高海拔条件下的火花和局部放电故障，通过基于半导体传感器阵列的空气放电分解物检测装置对不同放电故障的气体分解物进行特征提取，然后利用基于主成分分析的小样本扩充增强方法对数据集进行丰富和精简，最后采用随机森林算法对放电分解故障进行分类。结果表明随机森林算法平均识别准确度97.22%
李天辉 +7 more
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban目的采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型，分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。方法连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院，经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量，Gensini积分为结局变量，采用Logistic回归、反向传播神经网络（BPNN）和随机森林（RF）算法构建冠状动脉狭窄风险识别模型。通过灵敏度（TPR）、特异度（TNR）、准确率（ACC）、阳性预测值（PV+）、阴性预测值（PV-）、受试者工作特征曲线下面积（AUC）和校准曲线进行模型评价 ...
吕勇峰 +5 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对发动机噪声的实验室快速预测需求问题，基于支持向量机（support vector machines， 简称SVM）、随机森林（random forest，简称RF）和多层感知机（multilayer perceptron， 简称MLP）等机器学习方法，提出了通过发动机表面结构振动时频域数据预测辐射噪声的方法。首先，在发动机半消声实验室内采集了多种工况下的发动机表面振动和辐射噪声数据；其次，根据不同机器学习方法的原理确定数据集和模型参数，并进行参数调优；最后，根据预测结果的最大绝对误差 ...
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Gaoya dianqi针对电力系统中配电网线路中的电弧故障检测易发生故障误判的问题，提出了一种基于改进梅尔倒谱系数和随机森林算法的故障电弧声纹识别模型。该模型首先对故障电弧声信号进行分帧加窗处理，提取其梅尔倒谱系数，使用费舍尔比计算特征各维度对区分故障的贡献度，根据贡献度设计出合适的权值对特征向量进行加权降维处理，得到区分性更强的特征向量。最后采用随机森林算法对故障电弧声纹信号进行识别。为了验证该模型的有效性，文中搭建故障电弧试验平台采集故障电弧声信号，对故障电弧燃烧发展过程的声信号时频域进行分析 ...
陈凯 +5 more
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大数据特殊涂装（简称特涂）维修是修船工作的核心内容，能耗的预测是船舶智能能效优化中的一项重要任务。使用随机森林回归（RFR）模型对船舶特涂维修日能耗进行分析，去除异常值、随机化和标准化数据集，然后使用RFR模型对船舶日能耗历史数据进行训练拟和，利用带交叉验证的网格搜索优化RFR模型，使用优化后的RFR模型对船舶特涂维修日能耗数据进行分析，并与其他模型进行对比实验。结果表明，优化后的RFR模型预测效果优于多种其他模型，R2值达93.25%，均方误差明显更低。
甘瑞平, 任新民, 姜军, 李鹏, 周小兵
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Zhongguo shiyan zhenduanxue目的应用Logistic回归模型和随机森林模型构建甲状腺微小乳头状癌（PTMC）颈部淋巴结转移的预测模型，探讨PTMC患者颈部淋巴结转移的危险因素。方法收集大连医科大学附属第一医院2019年至2023年288例PTMC患者的临床病理资料。采用LASSO回归分析筛选PTMC颈部淋巴结转移的危险因素，分别采用Logistic回归和随机森林算法建立预测模型，并比较两种模型的受试者工作特征曲线下面积（AUC）。分析颈部淋巴结转移与各临床病理参数的相关性。结果通过LASSO回归筛选出与颈部淋巴结转移相关的变量 ...
荆琳 +6 more
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Outlier detection based on random forest [PDF]
, 2007 摘要: 提出一种基于随机森林方法的异常样本 (outliers)检测方法。仿真实验表明 ,与其他 2种基于 距离的异常样本检测技术相比 ,这种方法可以更好地提高模型的准确率 ,且具有较强的鲁棒性 ,在处 理大规模数据集时还能显著地减少计算时间。Abstract: It intr oduces an outliers detecti on method based on random forest . Compared with the other t wo common outliers detecti
林成德, 邱一卉
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Cloud Computing Resource Load Prediction Based on Improved Informer [PDF]
Load prediction is an essential part of cloud computing resource management. Accurate prediction of cloud resource usage can improve cloud platform performance and prevent resource wastage.
Haoyang LI, Xiaowei HE, Bin WANG, Hao WU, Qi YOU
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