水资源利用随机预测模型研究 被引量：12

1

作者 刘小花 袁宏源 +2 位作者 洪林 周祖昊 尹正杰 《中国农村水利水电》 北大核心 2002年第12期70-72,共3页

水资源利用量受多项因素的影响 ,是一动态、非平稳的随机过程。摈弃传统的典型代表年和频率分析等用水预测方法 ,采用时间序列分析法 ,在用有序聚类法与秩和检验法分析和处理序列跳跃项 (或剔除突变项 )之余 ,建立了一个含趋势项、周期... 水资源利用量受多项因素的影响 ,是一动态、非平稳的随机过程。摈弃传统的典型代表年和频率分析等用水预测方法 ,采用时间序列分析法 ,在用有序聚类法与秩和检验法分析和处理序列跳跃项 (或剔除突变项 )之余 ,建立了一个含趋势项、周期项和随机项的模型 ,以对水资源利用序列进行预测。最后用所建模型对河南省开封市水资源利用进行预测 ,结果表明该模型合理可行 ,且有较高精度。 展开更多

关键词 水资源利用 时间序列分析 随机预测模型

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基于小波神经网络的地铁基坑地表沉降随机预测 被引量：11

2

作者 张蓓 姚亚锋 季京晨 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2899-2906,共8页

通过南通地铁软土层基坑降水模型试验发现,降水引发的基坑地表沉降随着监测点距基坑支护桩距离的增大而减少,工程中距离支护桩越远,沉降量越小。在不同的监测点沉降量的监测值与公式计算值总体变化规律相似,但受降水因素、施工扰动和地... 通过南通地铁软土层基坑降水模型试验发现,降水引发的基坑地表沉降随着监测点距基坑支护桩距离的增大而减少,工程中距离支护桩越远,沉降量越小。在不同的监测点沉降量的监测值与公式计算值总体变化规律相似,但受降水因素、施工扰动和地下多变的岩土环境等影响,存在一定的随机性。利用权值参数对小波神经网络的激励和输出函数进行修正,利用梯度下降的方法对伸缩和平移参数进行优化。在此基础上,以水位降深、土层的压缩模量、厚度、固结度和监测点方位为输入参数,基坑总沉降量为输出参数建立改进后的随机小波网络基坑地表沉降预测模型。工程实例表明,改进后的随机小波网络模型能使基坑地表沉降预测值较好地拟合工程实测值,误差均小于±8%,相比传统公式的计算值更具合理性。 展开更多

关键词 基坑地表沉降 降水 随机预测模型 小波神经网络

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社会保障基金长期财务随机预测模型的比较与选择 被引量：4

3

作者 王晓军 王述珍 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2012年第9期66-72,共7页

为了测算分析社会保障制度的可持续发展,世界上不少国家建立了社会保障基金长期财务预测模型。与确定性财务预测模型相比,随机预测模型有利于阐明预测结果所面临的不确定。美国在运用随机预测模型对社会保障基金的财务状况进行预测方面... 为了测算分析社会保障制度的可持续发展,世界上不少国家建立了社会保障基金长期财务预测模型。与确定性财务预测模型相比,随机预测模型有利于阐明预测结果所面临的不确定。美国在运用随机预测模型对社会保障基金的财务状况进行预测方面走在世界最前端,我国对社会保障基金随机预测模型的研究基本处于空白。本文对美国社会保障署和国会预算办公室采用的社会保障基金长期随机预测模型进行了比较分析,对两种模型的选择给出了建议,最后提出了我国建立社会保障基金长期预测模型的建议。 展开更多

关键词 社会保障基金 长期财务预测 随机预测模型

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基于灰色马尔柯夫模型的水体泥沙含量预测 被引量：3

4

作者 王帅 《泥沙研究》 CSCD 北大核心 2013年第3期34-37,共4页

灰色马尔柯夫模型是一种随机预测模型,被广泛的应用于社会、科学的预测中。本文利用灰色马尔柯夫模型对室内试验水流泥沙含量进行了预测。经验证,灰色马尔柯夫模型适用于对水流泥沙含量预测,并具有较好的精度。在此基础上,提出了改进的... 灰色马尔柯夫模型是一种随机预测模型,被广泛的应用于社会、科学的预测中。本文利用灰色马尔柯夫模型对室内试验水流泥沙含量进行了预测。经验证,灰色马尔柯夫模型适用于对水流泥沙含量预测,并具有较好的精度。在此基础上,提出了改进的建议,使模型更具有实用性和可操作性。 展开更多

关键词 水流泥沙含量 灰色马尔柯夫模型 随机预测模型

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全球气候变化下东北地区针茅的分布预测 被引量：2

5

作者 李建林 唐旭清 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期357-363,共7页

在分析1981—1990年间我国东北地区大针茅(Stipa grandis)、克氏针茅(Stipa krylovii)、贝加尔针茅(Stipa baicalensis)、小针茅(Stipa klemenzii)和短花针茅(Stipa breviflora)5种针茅的分布数据和相应的物种分布区气候数据,以及2041—... 在分析1981—1990年间我国东北地区大针茅(Stipa grandis)、克氏针茅(Stipa krylovii)、贝加尔针茅(Stipa baicalensis)、小针茅(Stipa klemenzii)和短花针茅(Stipa breviflora)5种针茅的分布数据和相应的物种分布区气候数据,以及2041—2050年的气候预测数据的基础上,采用数据统计处理与分析的方法,提出了针茅分布关于气候因子的随机预测模型。在Ar GIS9.3界面下,应用Matlab进行程序设计与运行,获得了2041—2050年间5种针茅的最适分布区、次适分布区和可适分布区的预测图。进一步从5种针茅的3种适应分布区域预测图的动态分析表明:除短花针茅外,它们的分布区域都有向北漂移现象,且大针茅和贝加尔针茅都向东北方向漂移;克氏针茅和小针茅既有向东北方向,也有向西北方向漂移;而短花针茅的最适应分布区域、次适应分布区域和可适应分布区域比较稳定,仍在原分布区内。同时大针茅和贝加尔针茅的最适分布区、次适分布区和可适应分布区域预测图之间都有很多重叠部分,这也反映了这两种针茅具有相近或相似的生态位。 展开更多

关键词 气候因子 针茅 物种分布区 数据统计 随机预测模型

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模糊Markov自动预测程序在辽河泥沙含量预测中的应用 被引量：2

6

作者 张向东 王帅 赵阳豪 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期859-864,934,共7页

模糊状态-模糊观测数据的Markov预测模型具有经典Markov模型不具备的优势,但模型建立过程相对复杂,计算量大。利用Matlab将模型建立过程编写为通用程序,代替繁琐的手算过程。该方法保留模糊Markov模型的优点,弥补其不足。利用模糊Marko... 模糊状态-模糊观测数据的Markov预测模型具有经典Markov模型不具备的优势,但模型建立过程相对复杂,计算量大。利用Matlab将模型建立过程编写为通用程序,代替繁琐的手算过程。该方法保留模糊Markov模型的优点,弥补其不足。利用模糊Markov自动预测程序对辽河含沙量数据进行预测。研究结果表明:模糊Markov模型能充分利用数据的丰富性,兼容观测数据的误差和波动;模糊状态的划分更加细致合理。这些优点使模糊Markov模型具有很高的预测精度。对辽河含沙量数据的预测表明,对淡水资源的保护迫在眉睫。 展开更多

关键词 泥沙含量 模糊Markov模型 模糊状态 模糊观测数据 随机预测模型

原文传递

商业市场信息随机预测模型的研究和计算机实现

7

作者 李宗耀 李波 尚翔 《系统工程学报》 CSCD 1995年第3期109-118,共10页

本文针对商业市场信息的特点，选用了随机预测型ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）的基本模式；深入研究ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）模型建立的全过程，开拓性地采用了功率谱估计方法，确定市场预测模型的阶数ｐ和ｑ；利用多种高级语言的混编程序... 本文针对商业市场信息的特点，选用了随机预测型ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）的基本模式；深入研究ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）模型建立的全过程，开拓性地采用了功率谱估计方法，确定市场预测模型的阶数ｐ和ｑ；利用多种高级语言的混编程序技术，在微机上完全实现了商业市场信息预测系统；运行结果表明：该模型及其实现系统是可行的。 展开更多

关键词 商业 市场信息 随机预测模型 计算机

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花园油田河道砂岩储层随机预测模型

8

作者 陈恭洋 李龙滟 《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1996年第S1期96-103,共8页

本文以江汉盆地江陵凹陷花园油田为例，提出了一种建立河道砂岩储层随机预测模型的方法。主要依据砂岩粒度、厚度、沉积水流方向、沉积相分析等资料，在垂直水流方向剖面上分四个步骤进行：①恢复钻井中砂岩的原始沉积厚度，统计砂岩井... 本文以江汉盆地江陵凹陷花园油田为例，提出了一种建立河道砂岩储层随机预测模型的方法。主要依据砂岩粒度、厚度、沉积水流方向、沉积相分析等资料，在垂直水流方向剖面上分四个步骤进行：①恢复钻井中砂岩的原始沉积厚度，统计砂岩井孔—线分布密度和砂体宽／厚比例，计算钻井控制下的砂体剖面面积及二维分布密度；②分析剖面上的砂体连通性；③按照砂岩—维分布密度与砂体二维分布密度在一定井冈密度下相等的假设，计算出尚未钻探的不同厚度级别的砂体面积、数量及分布密度，并按照统计出的一系列原则，随机地内插于剖面中去；④经多条剖面建模结果的组合得到分单层的平面砂岩随机预测模型。 展开更多

关键词 花园油田 河道砂岩 随机预测模型

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气候变化对多针茅竞争分布预测与影响分析

9

作者 唐旭清 李建林 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期956-965,共10页

在1981-2000年间我国东北地区主要针茅物种的分布区调查数据,以及分布区气候数据基础上,结合针茅类生物学与生态学特征,提取影响针茅物种的12个气候因子指标。引入Gauss竞争原理及统计分析方法,建立起针茅分布竞争的随机预测数学模型,... 在1981-2000年间我国东北地区主要针茅物种的分布区调查数据,以及分布区气候数据基础上,结合针茅类生物学与生态学特征,提取影响针茅物种的12个气候因子指标。引入Gauss竞争原理及统计分析方法,建立起针茅分布竞争的随机预测数学模型,并给出相应算法。获得了2041-2050和2091-2100年针茅的最适应、次适应和可适应竞争分布区域预测图。分析表明:气候变化和种间竞争是影响贝加尔针茅、小针茅和短花针茅的中期竞争分布预测主要原因,而种间竞争是影响大针茅和克氏针茅的中期竞争分布预测的最重要原因;气候变化是影响5种针茅长期竞争分布预测的最重要原因。 展开更多

关键词 针茅 气候因子指标 物种竞争 物种分布 随机预测模型 仿真

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时变功率谱空间变化性分析

10

作者 钟菊芳 胡晓 邢义川 《地震研究》 CSCD 北大核心 2010年第1期99-105,共7页

基于我国台湾地区SMART-1密集台阵强震记录资料和Kameda的时变功率谱模型,利用多重滤波技术和非线性最小二乘法拟合得到每条记录的Kameda模型参数值;通过分析模型参数随频率变化的散点图分布规律,建立了时变功率谱模型参数随频率变化的... 基于我国台湾地区SMART-1密集台阵强震记录资料和Kameda的时变功率谱模型,利用多重滤波技术和非线性最小二乘法拟合得到每条记录的Kameda模型参数值;通过分析模型参数随频率变化的散点图分布规律,建立了时变功率谱模型参数随频率变化的随机模型。采用随机振动理论和多元统计分析方法,分析了沿波传播方向距离、垂直于波传播方向距离及测点所在位置土层厚度等局部空间位置变化对时变功率谱模型参数的影响规律,探讨了时变功率谱模型参数的空间分布形式,建立了各模型参数随空间坐标变化的随机预测模型,从而为重大工程多点输入地震动参数的确定和多点输入加速度时程的合成提供实用模型。 展开更多

关键词 时变功率谱 多重滤波技术 空间变化性 随机预测模型

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几种作物产量预测模型及其特点分析 被引量：16

11

作者 林绍森 唐永金 《西南科技大学学报》 CAS 2005年第3期55-60,共6页

作物产量预测是农业科学研究的一个重要内容,是农业决策的重要依据,不少学者进行了大量研究并建立了许多预测模型。简述了常用的GM(1.1)灰色预测模型、趋势—随机预测模型、神经网络预测模型和组合预测模型的原理、方法,并就应用情况及... 作物产量预测是农业科学研究的一个重要内容,是农业决策的重要依据,不少学者进行了大量研究并建立了许多预测模型。简述了常用的GM(1.1)灰色预测模型、趋势—随机预测模型、神经网络预测模型和组合预测模型的原理、方法,并就应用情况及其特点进行了简要评价,为人们的选择性使用提供依据。 展开更多

关键词 GM(1 1)灰色预测模型 趋势-随机预测模型 神经网络预测模型 组合预测模型

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含马氏链的股票指数模糊随机预测模型 被引量：3

12

作者 李嵩松 惠晓峰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1086-1090,共5页

为了获得更加准确和更加值得信赖的股票指数预测结果,依据股票指数的模糊随机预测模型,通过引入马尔可夫链的概念和股票指数上涨或下跌的转移概率,改进了股票指数的模糊随机预测模型中的预测参数.在以2009年全年的每日60 min沪深300指... 为了获得更加准确和更加值得信赖的股票指数预测结果,依据股票指数的模糊随机预测模型,通过引入马尔可夫链的概念和股票指数上涨或下跌的转移概率,改进了股票指数的模糊随机预测模型中的预测参数.在以2009年全年的每日60 min沪深300指数为样本的实证研究中,采用了原模糊随机预测模型和改进了预测参数后的模糊随机预测模型分别进行预测,改进后的模型预测出的结果比原模型预测的结果更加接近沪深300指数的真实走势.研究结果表明:通过引入马尔可夫链和转移概率对预测参数进行的改进,提高了模糊随机预测模型对股票指数的预测精度. 展开更多

关键词 股指预测 模糊随机预测模型 马尔可夫链 沪深300指数

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大沽夹河流域河川径流量预测研究 被引量：1

13

作者 李希国 曲兆文 李沛沛 《山东水利》 2010年第6期8-10,共3页

将随机时间序列预测分为趋势预测和随机波动预测两部分,采用趋势曲线拟合和马尔柯夫过程预测相结合,建立径流趋势-随机时间序列预测模型。根据1966～2003年大沽夹河流域径流实测数据,对大沽夹河流域2004～2009年径流量进行预测。结果表... 将随机时间序列预测分为趋势预测和随机波动预测两部分,采用趋势曲线拟合和马尔柯夫过程预测相结合,建立径流趋势-随机时间序列预测模型。根据1966～2003年大沽夹河流域径流实测数据,对大沽夹河流域2004～2009年径流量进行预测。结果表明:径流趋势-随机时间序列预测模型预测结果可信度较高,除2008年预测精度低于90%外,其它年份的预测精度大于90%。 展开更多

关键词 随机时间序列 趋势-随机预测模型 马尔柯夫过程 大沽夹河流域 径流

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地铁软土层冻融特性试验分析及模糊随机预测

14

作者 姚亚锋 林键 +1 位作者 唐彬 季京晨 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第9期3790-3796,共7页

针对南通地铁软土层三类土样进行冻胀和融沉试验,发现冻胀力、冻胀率和融沉系数随着冻结温度降低而增大;在相同的温度条件下,黏土冻融特性最显著,粉质黏土中等,而粉土最弱。受土性、温度、含水率和干密度等因素的综合影响,三类土样的冻... 针对南通地铁软土层三类土样进行冻胀和融沉试验,发现冻胀力、冻胀率和融沉系数随着冻结温度降低而增大;在相同的温度条件下,黏土冻融特性最显著,粉质黏土中等,而粉土最弱。受土性、温度、含水率和干密度等因素的综合影响,三类土样的冻融变化规律表现出明显的不确定性。利用两类不同的权值对小波神经网络的激励和输出函数进行修正,利用梯度下降的方法对伸缩和平移参数进行优化。在此基础上,以土性、温度、含水率和干密度为输入量,冻胀率和融沉系数为输出量建立模糊随机小波网络冻融特性预测模型。工程算例表明,模型冻胀和融沉的预测值与具体工程实测值基本吻合,可作为南通地铁及周边地区地下冻结法施工冻融特性预测的有效工具。 展开更多

关键词 冻融特性 软土层 模糊随机预测模型 小波神经网络

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不同方法预测苏南农田土壤有机质空间分布对比研究 被引量：17

15

作者 谢恩泽 赵永存 +2 位作者 陆访仪 史学正 于东升 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1051-1061,共11页

准确把握土壤有机质(SOM)的空间分布规律对于土壤资源的高效持续利用具有重要意义。以江苏南部为研究区,以辅助因子与SOM的相关性强弱及辅助因子的可获取性为切入点,运用普通克里格(OK)、回归克里格(RK)和随机森林(RF)方法,结合地形、... 准确把握土壤有机质(SOM)的空间分布规律对于土壤资源的高效持续利用具有重要意义。以江苏南部为研究区,以辅助因子与SOM的相关性强弱及辅助因子的可获取性为切入点,运用普通克里格(OK)、回归克里格(RK)和随机森林(RF)方法,结合地形、气候、土壤类型、土壤理化性质和施肥、碳投入等辅助数据预测了苏南地区农田SOM含量(0~20 cm)的空间分布。结果表明,三种方法预测的SOM空间分布总体趋势相似,表现为东高西低,但局部分异还存在差异;OK预测的精度最低,100次预测的均方根误差(RMSE)均值为6.97 g·kg^(-1)。RK和RF的预测精度则均高于OK方法,表现为整合与SOM相关性最强的辅助因子全氮(TN)时,RK和RF预测的RMSE分别降低至5.25 g·kg^(-1)和4.97 g·kg^(-1),而移除相关性最强的辅助因子TN后,RK和RF预测的RMSE亦较OK方法低,分别为6.21 g·kg^(-1)和6.29 g·kg^(-1);移除TN后,RK的预测精度稍高于RF,表明在其他辅助数据与SOM相关性相对较弱的条件下,RK方法有助于提高本研究区SOM预测精度;同时,尽管RK和RF的预测精度依然较OK高,但RK和RF对SOM方差的解释度则分别由51%和55%降低至了29%和28%。这表明,目前容易获取且相对廉价的辅助数据,对本研究区的SOM空间预测方面,还面临着数据质量低、预测精度不足等问题。 展开更多

关键词 空间预测 克里格插值模型 随机森林预测模型 有机质

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基于太赫兹时域光谱技术的红木检测方法 被引量：16

16

作者 张文涛 王思远 +1 位作者 占平平 韩莹莹 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期341-347,共7页

提出了一种基于随机森林预测模型的太赫兹时域光谱的木材鉴别方法。对4种木材(2种红木、2种非红木)在0.2~1.2THz频率范围的吸收光谱的差异进行分析;对得到的光谱吸光度数据进行主成分分析的数据降维处理,并提取方差贡献率最高的五种主成... 提出了一种基于随机森林预测模型的太赫兹时域光谱的木材鉴别方法。对4种木材(2种红木、2种非红木)在0.2~1.2THz频率范围的吸收光谱的差异进行分析;对得到的光谱吸光度数据进行主成分分析的数据降维处理,并提取方差贡献率最高的五种主成分(总贡献率高达99.65%);将其代入随机森林预测模型预测鉴别红木的真伪,得出相应训练集和测试集的识别率。实验结果表明,与传统的支持向量机预测模型和单一决策树模型比较,使用时域光谱技术结合随机森林预测模型能够得到更高的识别率,识别率可达91.25%,能够准确对红木和非红木进行检测。 展开更多

关键词 光谱学 太赫兹时域光谱 木材 主成分分析 随机森林预测模型 检测

原文传递

我国航空客运量需求预测模型:基于随机前沿预测模型和模型平均 被引量：8

17

作者 周建红 邝雄 +1 位作者 陈志明 张新雨 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2020年第11期2861-2871,共11页

针对多数研究以产品或服务的历史消费量来代替不可观测的需求量而导致的需求预测出现实质性偏差的问题,本文将包含技术无效率项的随机前沿预测模型应用于航空客运量需求的预测,从而有效解决实质性偏差的问题.同时我们在此基础上引入一... 针对多数研究以产品或服务的历史消费量来代替不可观测的需求量而导致的需求预测出现实质性偏差的问题,本文将包含技术无效率项的随机前沿预测模型应用于航空客运量需求的预测,从而有效解决实质性偏差的问题.同时我们在此基础上引入一种模型平均权重确定方法,即通过最小化M折交叉验证准则(CVM)确定候选模型权重.本文证明了该方法在理论上的最优性.由于模型中技术无效项的存在,我们可以同时预测航空客运量的实际产生量和需求量,实证研究也表明,相比其他常用的预测方法,该方法在预测航空客运量中长期的实际产生量上更具优势. 展开更多

关键词 航空客运量需求预测 随机前沿预测模型 模型平均 M折交叉验证准则

原文传递

磁流变延时机构数字系孪生系统

18

作者 康岩 干浩翔 +2 位作者 陆静 陈浩宇 黄学功 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期137-144,187,共9页

针对当前磁流变延时机构延时性能预测存在实验相对困难、成本高和性能预测精确度不足等问题,将数字孪生技术与磁流变延时机构工作机理相结合,开发了磁流变延时机构数字孪生系统。建立磁流变延时机构数字孪生系统整体架构,规划并设计系... 针对当前磁流变延时机构延时性能预测存在实验相对困难、成本高和性能预测精确度不足等问题,将数字孪生技术与磁流变延时机构工作机理相结合,开发了磁流变延时机构数字孪生系统。建立磁流变延时机构数字孪生系统整体架构,规划并设计系统功能模块及运行机制,分析磁流变延时机构数字孪生系统物理空间、孪生空间、孪生数据及可视化服务的实现方法。融合机理仿真与实验数据,采用随机森林算法借助Unity3D可视化平台,实现基于数字孪生技术的磁流变延时机构延时性能高精度快速仿真预测及其虚拟可视化。设计开发磁流变延时机构数字孪生系统,并结合实验数据验证系统功能,为实现引信数字孪生全生命周期的数据交互及其可视化提供服务。 展开更多

关键词 磁流变延时机构 数字孪生系统 随机森林预测模型 UNITY3D 数据可视化

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基于血清炎症因子的难治性肺炎支原体肺炎随机森林预测模型构建与决策曲线分析

19

作者 白瑞珍 杜杰静 +2 位作者 李洁 于珊 史军然 《徐州医科大学学报》 CAS 2024年第5期326-331,共6页

目的基于血清炎症因子构建难治性肺炎支原体肺炎(RMPP)的随机森林预测模型,并采用决策曲线评价预测模型。方法纳入2021年1月—2023年2月在石家庄市妇幼保健院儿科住院的990例肺炎支原体肺炎(MPP)患儿,收集所有患儿临床特征资料及血清炎... 目的基于血清炎症因子构建难治性肺炎支原体肺炎(RMPP)的随机森林预测模型,并采用决策曲线评价预测模型。方法纳入2021年1月—2023年2月在石家庄市妇幼保健院儿科住院的990例肺炎支原体肺炎(MPP)患儿,收集所有患儿临床特征资料及血清炎症因子水平。使用R4.1.3软件的sample软件包按7∶3的比例将患儿随机分为训练集(693例)和验证集(297例);利用R4.1.3将获取的训练集数据分组为RMPP与普通肺炎支原体肺炎(GMPP)(GMPP=0,RMPP=1)。基于随机森林算法对训练集数据中的自变量进行特征重要性排序,采用可变重要性(VIMP)结合最小深度法筛选出最佳变量组合构建RMPP的随机森林预测模型,采用验证集及决策曲线评价预测模型。结果随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为白细胞介素(IL)-6、D-二聚体(DD)、乳酸脱氢酶(LDH)、IL-10,决策曲线分析显示在阈值概率为6%时对MPP患儿进行临床干预可能获益最大。结论随机森林算法筛选出的RMPP随机森林预测模型最佳变量组合为IL-6、DD、LDH、IL-10,基于上述指标构建的RMPP随机森林预测模型具有较好的预测效能。 展开更多

关键词 难治性支原体肺炎 肺炎支原体肺炎 血清炎症因子 随机森林预测模型 决策曲线

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基于随机森林的湖北雪密度预测模型及其在雪压分析中的应用 被引量：1

20

作者 魏华兵 周月华 +1 位作者 史瑞琴 温泉沛 《气象科技》 2023年第4期473-479,共7页

雪密度、雪压等积雪参数资料的缺乏是南方地区雪灾精细化防御研究的难点之一,通过历史地面积雪气象观测资料来反演测站及周边的雪密度,是对现有积雪监测资料的有益补充。本文利用湖北省76站的逐日气象观测资料,分析并选取了积雪期的积... 雪密度、雪压等积雪参数资料的缺乏是南方地区雪灾精细化防御研究的难点之一,通过历史地面积雪气象观测资料来反演测站及周边的雪密度,是对现有积雪监测资料的有益补充。本文利用湖北省76站的逐日气象观测资料,分析并选取了积雪期的积雪日数、积雪深度、气温、日照等8个影响雪密度的自变量因子,构建了雪密度的随机森林回归(RF)模型,并通过RF模型反演数据,分析了湖北省雪密度和雪压分布情况。结果表明:(1)雪密度RF模型预测的均方根误差为0.04 g/cm^(3)左右,可以用于湖北省雪密度资料反演。(2)湖北省平均雪密度在0.14~0.20 g/cm^(3)之间,从中部以0.17 g/cm^(3)为界分为东西两个区,东部区雪密度较大。(3)湖北省近60年来最大雪压值在1.3~6.7 g/cm^(2)之间,不同重现期最大雪压分布存在鄂西北和鄂东两个高值区,且鄂东区的中北部基本雪压值更大。 展开更多

关键词 随机森林 雪密度 随机森林预测模型 雪压

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