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尘肺合并细菌性肺炎的危险因素与预后：随机森林模型的应用 [PDF]
Sichuan Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban目的 将随机森林结合logistic回归模型应用于尘肺合并症领域中，探讨尘肺合并细菌性肺炎发病情况、危险因素以及该合并症对尘肺患者生存预后的影响。 方法 选取2018年1月–2022年4月在四川大学华西第四医院收治住院的尘肺患者，分为单纯尘肺组和尘肺合并细菌性肺炎组，用单因素（χ2检验、t检验或秩和检验）分析比较组间差异，随机森林模型对变量筛选并结合logistic回归逐步向前法分析尘肺合并细菌性肺炎的危险因素，根据生存资料采用Cox回归分析合并细菌性肺炎对尘肺患者生存预后的影响。 结果 ...
Qiaolan Wang +5 more
semanticscholar +2 more sources
全球能源互联网, 2022 电力负荷具有非线性和时序性的特点，为了深入研究各特征变量对于电力负荷预测的重要性，进而获得更高的电力负荷预测精度，提出了基于随机森林（random forest，RF）算法及长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）的混合负荷预测模型。首先根据时间日期因素及气候因素建立高维特征数据集作为随机森林模型的输入，通过随机森林算法筛选出重要特征量，并使其与历史负荷结合作为LSTM模型的输入，经过粒子群算法对LSTM模型进行参数寻优后得到RF-LSTM混合模型及负荷预测结果 ...
董彦军 +6 more
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Gaoya dianqi, 2023 系统的安全稳定运行与高压断路器的可靠性密切相关，合闸阶段的行程曲线可以反映出高压断路器的弹簧机构机械状态，是实现状态识别的重要判据，因此基于行程数据的弹簧机构状态辨识具有重要的研究意义。文中对合闸弹簧预压缩量减少10 mm或15 mm、分闸弹簧预压缩量减少10 mm或15 mm、油缓冲器抽油10 mL或30 m L、传动构件卡阻档位1或档位2以及正常状态下9种合闸特性曲线进行了采集，然后基于深度森林（deep forest,DF）算法构建辨识模型，最后将识别结果与主成分—支持向量机、随机森林算法进行对比。
于晨晖 +4 more
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Gaoya dianqi, 2022 不同类型的高压电缆局部放电（简称局放）模式识别是该领域的难题。部分电缆局放类型之间相似度较大，识别困难。针对该问题，文中提出了一种基于随机决策森林（RF）的高压电缆局放模式识别方法。首先，制作了5种高压电缆人工缺陷，结合IEC 60270—2015系统和高频电流互感器（HFCT）进行实验，获取局放数据，并进行局放特征提取。其次，介绍了随机森林算法的原理和基于随机森林的高压电缆局放模式识别流程。最后，基于实验所得数据开展了局放模式识别方法有效性验证，确定了随机森林每个节点处特征子集中特征个数、节点分裂规则、
刘文浩 +6 more
doaj
Gaoya dianqi, 2023 针对电磁斥力机构真空快速开关的机械状态监测问题，提出了一种最大奇异值能量熵（energy entropy of maximum singular value,EEMSE）和随机森林的故障诊断方法。首先，在真空快速开关中采集振动信号，对振动信号进行改进S变换得到模矩阵，随后对该矩阵的子矩阵进行奇异值分解，再利用信息熵理论对最大奇异值求熵得到特征向量，最后将特征向量输入随机森林模型进行故障分类和诊断。与不同特征量和分类器比较后的结果表明，文中提出的真空快速开关机械故障诊断方法特征一致性好，模型诊断速度较快 ...
张宇 +6 more
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基于随机森林模型提取干旱区人工绿洲耕地 -以阿拉尔绿洲区为例
生态环境与保护, 2020 本文以干旱区阿拉尔2013年-2018年的Landsat8为主要数据来源,基于随机森林模型对干旱区绿洲植被信息进行提取。结果表明：总体分类精度为87%,满足干旱区绿洲提取要求。随机森林模型可以很好地提取干旱区绿洲植被,为干旱区提取绿洲植被提供了依据。
Jing Wang
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基于小波变换和随机森林算法的高压断路器机构机械特性监测技术研究
Gaoya dianqi, 2022 针对高压断路器弹簧机构机械特性监测数据类型单一、机械特性状态识别准确率低等问题，以平高集团有限公司CT601-2型弹簧操动机构为基础，提出一种小波变换与随机森林算法结合的高压断路器弹簧机构机械特性监测与状态识别方法。文中首先详细分析了机构机械故障类型，其次通过小波变换对电流、行程信号进行预处理，最后采用随机森林算法实现断路器机械状态识别。通过大量的仿真与试验表明，该高压断路器弹簧机构机械特性状态识别方法识别准确率达到94.67%，具备准确率高、实用性强等优点，可为高压断路器机构机械特性方面的研究提供参考，
李文艺 +3 more
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Gaoya dianqi, 2020 为提高断路器机械振动信号的时—频特征分类能力、减小噪声干扰和提高断路器状态识别的准确性,提出一种基于S变换与优化随机森林算法的高压断路器机械故障诊断方法。首先,对高压断路器原始振动信号进行S变换;然后对S变换得到的时—频矩阵进行局部奇异值分解,以每个子矩阵的最大奇异值为特征向量;之后,将特征向量输入到随机森林中,以泛化误差与诊断准确率为综合指标对树的棵数进行寻优,构建最优随机森林分类器,最终实现对高压断路器机械故障状态的准确判别。对断路器实测振动数据开展对比实验,结果表明,新方法的特征类可分性好 ...
张欣 +5 more
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环球护理学杂志吴嫣 上海健康医学院，上海 摘要：目的：了解早产儿对于疼痛体验的现状及影响因素，探索非营养性吸吮对于早产儿疼痛的影响。方法：通过方便抽样的方法，抽取69例早产儿（胎龄247.41±30.49天，38例男性，31例女性），给予非营养性吸吮。吸吮前后给予生理状况（心率、血氧饱和度、呼吸频率、脉压差、平均血压）评估以及新生儿疼痛状况评估。使用随机森林算法、多元线性回归等筛选、分析早产儿疼痛体验的主要影响因素。结果：随机森林算法显示，影响早产儿疼痛体验的变量中，位于前5位的是使用非营养性吸吮前上肢肌张力 ...
Yan Wu
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地矿测绘, 2020 针对传统建筑物点云提取算法中先滤波后提取依赖滤波精度,离散点云组织方式与参数设置困难,泛化能力弱等问题,利用改进的加权随机森林模型对LiDAR点云建筑物进行提取。首先针对传统随机森林算法等权投票方式导致分类器整体性能下降的问题,对随机森林分类的投票预测模型进行改进,并实现基于改进的加权随机森林模型对LiDAR点云建筑物的粗提取,然后运用改进的迭代三角网方法对初始建筑物点云进行精确提取,最后利用栅格化连通性原则实现建筑物点云的单体分割 ...
Shao-Xuan Hong +2 more
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