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基于条件重采样的多站洪水过程随机模拟方法研究
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作者 王权森 李安强 卢程伟 《水电能源科学》 北大核心 2023年第7期98-101,共4页
以流域干支流多站径流过程自、互相关性为切入点,提出了基于条件重采样理论的多站洪水过程模拟方法,并对长江流域干流屏山、寸滩与宜昌站洪水过程进行模拟延拓,将模拟结果与多站季节性自回归模型模拟结果进行了对比验证分析。结果表明,... 以流域干支流多站径流过程自、互相关性为切入点,提出了基于条件重采样理论的多站洪水过程模拟方法,并对长江流域干流屏山、寸滩与宜昌站洪水过程进行模拟延拓,将模拟结果与多站季节性自回归模型模拟结果进行了对比验证分析。结果表明,相对于传统模型,所提方法能在满足径流序列基本统计特性及序列高阶自互相关结构的同时,能进一步考虑历史极端洪水特征,生成满足不同设计频率的多站点多情景模拟径流过程。 展开更多
关键词 多站洪水过程模拟 条件重采样 高阶自互相关结构 历史极端洪水特征
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基于非平衡数据的随机森林分类算法改进 被引量:11
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作者 魏正韬 杨有龙 白婧 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期54-62,共9页
随机森林算法作为一种组合分类器有较好的分类性能,适合多样的分类环境。算法同样也存在一些缺陷,例如算法处理非平衡数据时不能很好地区分正类和负类。针对这一问题,通过对抽样结果增加约束条件来改进Bootstrap重抽样方法,减少抽样对... 随机森林算法作为一种组合分类器有较好的分类性能,适合多样的分类环境。算法同样也存在一些缺陷,例如算法处理非平衡数据时不能很好地区分正类和负类。针对这一问题,通过对抽样结果增加约束条件来改进Bootstrap重抽样方法,减少抽样对非平衡性的影响,同时尽量保证算法的随机性。之后利用生成数据的非平衡系数给每棵决策树进行加权处理,提升对非平衡数据敏感的决策树在投票环节的话语权,从而提升整体算法对非平衡数据的分类性能。通过上述两种改进可以明显提高随机森林在决策树数量不足情况下的分类精度。 展开更多
关键词 非平衡数据 随机森林算法 有条件的Bootstrap重抽样 加权的决策树
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