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基于改进网格搜索算法的随机森林参数优化 被引量:87
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作者 温博文 董文瀚 +1 位作者 解武杰 马骏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期154-157,共4页
随机森林是一种有效的集成学习算法,被广泛应用于模式识别中。为了得到更高的预测精度,需要对参数进行优化。提出了一种基于袋外数据估计的分类误差,利用改进的网格搜索算法对随机森林算法中的决策树数量和候选分裂属性数进行参数优化... 随机森林是一种有效的集成学习算法,被广泛应用于模式识别中。为了得到更高的预测精度,需要对参数进行优化。提出了一种基于袋外数据估计的分类误差,利用改进的网格搜索算法对随机森林算法中的决策树数量和候选分裂属性数进行参数优化的随机森林算法。仿真结果表明,利用该方法优化得到的参数都能够使随机森林的分类效果得到一定程度的提高。 展开更多
关键词 随机森林 袋外估计 网格搜索 参数优化
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利用随机森林回归的现货市场出清价格预测方法 被引量:53
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作者 魏勤 陈仕军 +2 位作者 黄炜斌 马光文 陶春华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1360-1367,共8页
为得到一种实用性较强且具有较高精度的电力现货市场出清价格的预测方法,该文尝试将随机森林回归应用到现货市场出清价格预测。首先通过随机森林回归的特征重要度分析功能对历史出清价和负荷输入进行特征筛选,然后建立基于随机森林回归... 为得到一种实用性较强且具有较高精度的电力现货市场出清价格的预测方法,该文尝试将随机森林回归应用到现货市场出清价格预测。首先通过随机森林回归的特征重要度分析功能对历史出清价和负荷输入进行特征筛选,然后建立基于随机森林回归的市场出清价预测模型,以网格搜索和交叉验证的方法确定模型参数,最后与基于决策回归树、支持向量机回归和人工神经网络的方法在北欧现货市场公开数据的基础上进行对比试验。试验结果表明该文设计预测方法相较其他方法的平均预测精度至少提高了25%,且预测效果较为稳定,同时输入特征筛选方法的应用能够进一步提高各个模型的预测精度。 展开更多
关键词 电力现货市场 市场出清价 随机森林 特征筛选 网格搜索 交叉验证
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基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类 被引量:29
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作者 陈元鹏 罗明 +3 位作者 彭军还 王军 周旭 李少帅 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期250-257,F0003,共9页
为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数... 为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。 展开更多
关键词 土地复垦 土地利用 工矿 复垦区 随机森林 网格搜索 多特征变量 特征选择
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参数优化随机森林算法的土地覆盖分类 被引量:25
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作者 周天宁 明冬萍 赵睿 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期88-94,共7页
针对随机森林算法进行土地覆盖分类时无法确定参数组合以得到最优分类结果的问题,该文提出了两种随机森林算法的参数优化方法。以北京市昌平区为研究区,应用Landsat TM影像,实现了基于光谱值、纹理特征和专题特征的随机森林土地覆盖分... 针对随机森林算法进行土地覆盖分类时无法确定参数组合以得到最优分类结果的问题,该文提出了两种随机森林算法的参数优化方法。以北京市昌平区为研究区,应用Landsat TM影像,实现了基于光谱值、纹理特征和专题特征的随机森林土地覆盖分类。采用改进网格法和遗传算法对随机森林算法的参数进行选择与优化,比较了改进的网格法和遗传算法方法找到的参数组合最优解,并将优化参数后的随机森林算法与传统的最大似然法及未经参数优化的随机森林算法对比。实验结果验证了随机森林算法在土地覆盖分类上的适用性和稳定性,且该文提出的基于参数优化的随机森林算法能得到更高的分类精度。 展开更多
关键词 随机森林 参数优化 遗传算法 网格法 土地覆盖分类
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基于改进随机森林算法的文本分类研究与应用 被引量:19
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作者 刘勇 兴艳云 《计算机系统应用》 2019年第5期220-225,共6页
传统随机森林分类算法采用平均多数投票规则不能区分强弱分类器,而且算法中超参数的取值需要调节优化.在研究了随机森林算法在文本分类中的应用技术及其优缺点的基础上对其进行改进,一方面对投票方法进行优化,结合决策树的分类效果和预... 传统随机森林分类算法采用平均多数投票规则不能区分强弱分类器,而且算法中超参数的取值需要调节优化.在研究了随机森林算法在文本分类中的应用技术及其优缺点的基础上对其进行改进,一方面对投票方法进行优化,结合决策树的分类效果和预测概率进行加权投票,另一方面提出一种结合随机搜索和网格搜索的算法对超参数调节优化. Python环境下的实验结果表明本文方法在文本分类上具有良好的性能. 展开更多
关键词 随机森林 文本分类 加权投票 超参数优化 随机搜索 网格搜索
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基于随机森林的暴雨灾害人口损失预估模型及应用 被引量:12
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作者 刘扬 王维国 《气象》 CSCD 北大核心 2020年第3期393-402,共10页
基于2009—2017年的广西县级暴雨灾情记录,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体因素选取7个解释变量,运用随机森林算法,构建暴雨灾害人口损失预估模型;并以精细化网格降水实况分析和预报产品驱动模型,预估是否发生人口损失。研究结果表... 基于2009—2017年的广西县级暴雨灾情记录,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体因素选取7个解释变量,运用随机森林算法,构建暴雨灾害人口损失预估模型;并以精细化网格降水实况分析和预报产品驱动模型,预估是否发生人口损失。研究结果表明:模型训练样本及测试样本的分类准确率均在90%以上,致灾因子(降水情况)是最主要的解释变量,重要性从大到小依次是前10 d降水距平百分率、过程最大日雨量、最大小时雨量和短时强降水频次。应用智能网格降水产品对广西地区近两年的暴雨灾害过程进行回报试验,准确率超过70%。 展开更多
关键词 暴雨 人口损失 随机森林 智能网格
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基于随机搜索算法优化XGBoost的过热汽温预测模型 被引量:10
7
作者 马良玉 於世磊 +1 位作者 赵尚羽 孙佳明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第4期99-105,共7页
建立过热器汽温对象的高精度性能预测模型,是实现过热汽温智能优化控制的基础。为此,针对某600 MW超临界机组仿真系统的历史运行数据,采用机器学习中的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)回归模型建立过热器汽温特性的预测模型,并分别... 建立过热器汽温对象的高精度性能预测模型,是实现过热汽温智能优化控制的基础。为此,针对某600 MW超临界机组仿真系统的历史运行数据,采用机器学习中的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)回归模型建立过热器汽温特性的预测模型,并分别采用网格搜索算法和随机搜索算法对模型参数进行优化。通过比较两种优化模型的预测效果,结果表明:随机搜索算法可以进行多个参数组合寻优,收敛速度快,全局寻优的效果更好,优化后的过热汽温模型具有更好的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 过热汽温 预测模型 XGBoost建模 随机搜索 网格搜索
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基于机器学习的通风网络故障诊断方法研究 被引量:8
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作者 张浪 张迎辉 +1 位作者 张逸斌 李左 《工矿自动化》 北大核心 2022年第3期91-98,共8页
机器学习算法通过对已知数据的学习来预测未知数据,现有通风系统故障诊断方法大多针对1种机器学习算法进行研究,无法保证所选算法为最优。针对该问题,对8种机器学习算法进行比较,并选择支持向量机(SVM)、随机森林和神经网络3种算法进行... 机器学习算法通过对已知数据的学习来预测未知数据,现有通风系统故障诊断方法大多针对1种机器学习算法进行研究,无法保证所选算法为最优。针对该问题,对8种机器学习算法进行比较,并选择支持向量机(SVM)、随机森林和神经网络3种算法进行通风网络故障诊断研究。根据矿井通风系统实际布局,按照几何相似、运动相似、动力相似准则构建通风网络管道模型,得到由管道网络分支和管道网络节点组成的通风网络,通过实验获取风量数据,并采用标准化方法对数据进行预处理;通过交叉验证和网格搜索对基于SVM、随机森林、神经网络的通风网络故障诊断模型进行参数寻优。实验及现场测试结果表明,基于SVM、随机森林、神经网络的通风网络故障诊断模型在实验平台测试集上的准确率分别为0.89,0.88和0.95,在煤矿现场测试集上的准确率分别为0.86,0.90和0.96,神经网络模型的故障诊断效果均为最佳。将煤矿现场收集的120组新风量数据输入神经网络模型进行预测,故障诊断准确率达0.98,验证了基于神经网络的通风网络故障诊断模型的可行性和准确性。 展开更多
关键词 矿井通风 故障诊断 机器学习 支持向量机 随机森林 神经网络 交叉验证 网格搜索
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基于机器学习的智能电网调度控制系统在线健康度评价研究 被引量:7
9
作者 邓智广 谭振鹏 《粘接》 CAS 2021年第12期158-161,共4页
针对智能电网调度控制系统的在线健康度评价问题,基于机器学习算法中的随机森林算法(RF),提出一种智能电网调度控制系统在线健康度评价模型——不需设复杂参数、指标权重及分级标准。通过构建模型并进行实例验证分析,证明了该模型的有... 针对智能电网调度控制系统的在线健康度评价问题,基于机器学习算法中的随机森林算法(RF),提出一种智能电网调度控制系统在线健康度评价模型——不需设复杂参数、指标权重及分级标准。通过构建模型并进行实例验证分析,证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 机器学习 随机森林 智能电网 调度控制 健康度评价
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基于网格搜索改进随机森林的顾客满意度预测 被引量:7
10
作者 张蓓蓓 胡敏 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2021年第4期50-53,58,共5页
研究具有更高准确度的顾客满意度预测模型,以便商家提供更优质的服务。结合电商平台的数据进行实证研究,将K-fold交叉验证和网格搜索法相结合对随机森林算法作改进,以模型的平均均方根误差最小作为优选参数的目标,使改进后的随机森林模... 研究具有更高准确度的顾客满意度预测模型,以便商家提供更优质的服务。结合电商平台的数据进行实证研究,将K-fold交叉验证和网格搜索法相结合对随机森林算法作改进,以模型的平均均方根误差最小作为优选参数的目标,使改进后的随机森林模型能准确、高效地预测顾客满意度,实验准确率明显优于其他模型;用此模型进行满意度影响因素重要性排序,提炼出顾客关注点,延伸出顾客满意度提升策略。电商平台的实例证明了该优化模型的适用性和泛化性,研究结果表明餐饮行业在提升顾客满意度时应着重考虑商家的口碑评价和双人餐的价格水平,为商家提升经济效益提供了借鉴。 展开更多
关键词 顾客满意度 随机森林 网格搜索 预测模型
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基于机器学习的梯度点阵材料优化设计 被引量:2
11
作者 王扬卫 姜炳岳 +3 位作者 程兴旺 靳楠 程焕武 张洪梅 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期311-319,共9页
点阵材料具有轻质、抗冲击、高能量吸收等特性,因而在航天飞行器承载部件设计等领域有广阔应用前景.通过对点阵材料内部杆径进行合理的梯度设计,可以提高点阵材料在高速冲击载荷作用下的动态力学性能.利用仿真模拟数据,基于随机森林模... 点阵材料具有轻质、抗冲击、高能量吸收等特性,因而在航天飞行器承载部件设计等领域有广阔应用前景.通过对点阵材料内部杆径进行合理的梯度设计,可以提高点阵材料在高速冲击载荷作用下的动态力学性能.利用仿真模拟数据,基于随机森林模型实现了梯度点阵材料的动态力学响应预测和结构参数优化.以面心立方(face center cubic,FCC)结构梯度点阵材料为研究对象,通过对杆径参数的调整实现点阵材料密度的梯度化设计.通过LS-DYNA软件计算了密度分布不同的梯度点阵材料受到冲击载荷作用时的动态力学响应,包括冲击端面与支撑端面接触应力随时间的变化曲线.基于随机森林模型,以各层胞元的相对密度为输入,实现对点阵材料端面峰值应力的预测,并基于Gini指数分析出对不同端面处峰值应力影响最大的胞元层.将网格搜索算法与训练好的随机森林对接,分别以两个端面上的峰值应力最高作为优化目标,获得点阵材料各层胞元相对密度的最优值.模型对梯度点阵材料端面峰值应力的预测误差在5%以内.数值模拟验证结果表明,优化后所得梯度点阵材料相应端面上的峰值应力高于仿真数据集内任何结构. 展开更多
关键词 多孔材料 梯度点阵材料 随机森林 动态力学响应 网格搜索 优化设计
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基于随机森林的智能电网多源数据异常检测
12
作者 王金忠 吴焰龙 《电子设计工程》 2024年第7期149-152,157,共5页
智能电网多源数据具有海量化与复杂化特征,导致智能电网多源数据异常检测的难度增加,为此设计基于随机森林的智能电网多源数据异常检测算法。构建随机森林应用模型,根据评估指标选取结果,计算暂态稳定裕度指标的具体数值,实现对智能电... 智能电网多源数据具有海量化与复杂化特征,导致智能电网多源数据异常检测的难度增加,为此设计基于随机森林的智能电网多源数据异常检测算法。构建随机森林应用模型,根据评估指标选取结果,计算暂态稳定裕度指标的具体数值,实现对智能电网多源数据的暂态稳定性评估。设置Hadoop检测框架,通过求解多源数据负荷特征判断异常值检测系数所属取值范围,完成算法的设计。实验结果表明,异常多源信息的最大传输速率只能达到2.36 MB/ms,而常规数据传输速率却不会受到明显影响,说明设计方法能够有效提升智能电网主机对异常数据的检测能力。 展开更多
关键词 随机森林 智能电网 多源数据 暂态稳定裕度 Hadoop框架 负荷特征
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参数优化随机森林在股票预测中的应用 被引量:6
13
作者 邓晶 李路 《软件》 2020年第1期178-182,共5页
为了提高股票预测的正确率,参照股票研究的指标体系,以股票的相对强弱、变动速率、能量潮、异同移动平均线以及威廉指标五个纯技术指标作为股票预测的特征。通过网格搜索对随机森林的参数进行了优化,构建基于纯技术指标的和参数优化随... 为了提高股票预测的正确率,参照股票研究的指标体系,以股票的相对强弱、变动速率、能量潮、异同移动平均线以及威廉指标五个纯技术指标作为股票预测的特征。通过网格搜索对随机森林的参数进行了优化,构建基于纯技术指标的和参数优化随机森林的股票预测模型,并以平安银行、万科、深振业A、神州高铁、美丽生态2017年4月30日到2019年6月30日所有交易日作为实验室数据,实验结果与原始随机森林、决策树以及支持向量机分类模型对比,证实了参数优化后的随机森林股票预测模型在模型评价中的准确率和AUC值都高于其他模型。 展开更多
关键词 随机森林 技术指标 参数优化 网格搜索 股价预测
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基于随机森林的输气管道压缩机流量软测量技术研究
14
作者 孙海芳 胡天亨 +2 位作者 马亚欣 刘忠刚 梁昌晶 《石油化工自动化》 CAS 2024年第1期21-24,共4页
压缩机是输气管道最主要的耗能设备,其流量计量结果的准确与否直接关系到管道全线的管理水平。在现场测试实验的基础上,构建了基于随机森林的数据驱动软测量模型,采用网格搜索和交叉验证对影响模型精度的超参数进行寻优,最终构建最优预... 压缩机是输气管道最主要的耗能设备,其流量计量结果的准确与否直接关系到管道全线的管理水平。在现场测试实验的基础上,构建了基于随机森林的数据驱动软测量模型,采用网格搜索和交叉验证对影响模型精度的超参数进行寻优,最终构建最优预测模型,并与支持向量机(SVM)模型、朴素贝叶斯(NB)模型和经网格搜索确定超参数的支持向量机(GS-SVM)模型的预测结果进行对比。结果表明,通过基尼指数确定的燃料气消耗量和大气压力对压缩机流量的相关性较小,其变量应予以删减;当决策树的个数n为300,分裂特征数m为5时的预测效果最佳;随机森林模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)均最小,说明了随机森林模型对于压缩机流量这类复杂非线性数据集的回归效果较好,具有一定的先进性和科学性。 展开更多
关键词 随机森林 压缩机 基尼指数 软测量模型 网格搜索 交叉验证
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基于随机森林和XGBoost算法的二手车价格预测 被引量:6
15
作者 郑婕 《数字技术与应用》 2021年第6期90-93,188,共5页
为更好的预测二手车价格,根据二手车数据集,将随机森林和XGBoost算法相结合进行预测。首先对原始数据进行数据预处理,对奇异值与缺失值进行预处理以及数据的结构化处理。再利用随机森林算法进行变量选择,根据随机森林输出的得分排序选... 为更好的预测二手车价格,根据二手车数据集,将随机森林和XGBoost算法相结合进行预测。首先对原始数据进行数据预处理,对奇异值与缺失值进行预处理以及数据的结构化处理。再利用随机森林算法进行变量选择,根据随机森林输出的得分排序选择分数不为零的变量作为预测价格的特征变量。再将XGBoost,GBDT和lightGBM三种算法进行网格搜索寻到最优参数,对比后选用XGBoost算法进行二手车价格预测得到最优的二手车价格预测结果。 展开更多
关键词 二手车价预测 随机森林 网格搜索 XGBoost
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随机森林反演卫星遥感海表面盐度研究 被引量:1
16
作者 柳青青 孟朔羽 +2 位作者 徐茗 李洪平 刘海行 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1538-1545,共8页
海表面盐度是描述海洋状态、模拟海洋循环和检测气候变化的重要指标,对海洋研究意义重大。土壤湿度与海水盐度(soil moisture and ocean salinity,SMOS)卫星为全球海表面盐度分析提供了重要数据,但其整体精度尚未达到预期要求。基于海... 海表面盐度是描述海洋状态、模拟海洋循环和检测气候变化的重要指标,对海洋研究意义重大。土壤湿度与海水盐度(soil moisture and ocean salinity,SMOS)卫星为全球海表面盐度分析提供了重要数据,但其整体精度尚未达到预期要求。基于海表面盐度遥感机理和SMOS卫星盐度反演基础理论,选取海表面盐度敏感因子,建立随机森林(random forest,RF)模型,并基于网格搜索算法优化模型参数,辅助提高SMOS卫星产品精度。其中基础RF得到的海表面盐度与Argo(array for real-time geostrophic oceanography)数据之间的平均绝对误差为0.08,均方根误差为0.15。而经网格搜索算法优化后的随机森林模型精度稍有所提升,其与Argo数据的绝对平均误差为0.08,均方根误差仅为0.14,且误差分布范围较小。两种模型均显著优于SMOS卫星Level 2级盐度产品。从机器学习与统计学理论出发,建立的高精度、高适应性的随机森林海表面盐度反演模型大幅提高了盐度精度,能够为相关海洋研究提供数据支撑。 展开更多
关键词 SMOS卫星 海表面盐度 随机森林 网格搜索 参数优化
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A Pilot Protection Scheme of DC Lines for MMC-HVDC Grid Using Random Matrix 被引量:1
17
作者 Senlin Yu Xiaoru Wang Chao Pang 《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》 SCIE EI CSCD 2023年第3期950-966,共17页
The over-current capacity of half-bridge modular multi-level converter(MMC)is quite weak,which requests protections to detect faults accurately and reliably in several milliseconds after DC faults.The sensitivity and ... The over-current capacity of half-bridge modular multi-level converter(MMC)is quite weak,which requests protections to detect faults accurately and reliably in several milliseconds after DC faults.The sensitivity and reliability of the existing schemes are vulnerable to high resistance and data errors.To improve the insufficiencies,this paper proposes a pilot protection scheme by using the random matrix for DC lines in the symmetrical bipolar MMC high-voltage direct current(HVDC)grid.Firstly,the 1-mode voltage time-domain characteristics of the line end,DC bus,and adjacent line end are analyzed by the inverse Laplace transform to find indicators of fault direction.To combine the actual model with the data-driven method,the methods to construct the data expansion matrix and to calculate additional noise are proposed.Then,the mean spectral radiuses of two random matrices are used to detect fault directions,and a novel pilot protection criterion is proposed.The protection scheme only needs to transmit logic signals,decreasing the communication burden.It performs well in high-resistance faults,abnormal data errors,measurement errors,parameters errors,and different topology conditions.Numerous simulations in PSCAD/EMTDC confirm the effectiveness and reliability of the proposed protection scheme. 展开更多
关键词 random matrix mean spectral radius MMCHVDC grid 1-mode voltage pilot protection data error
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基于随机森林的大坝潜在风险预测方法 被引量:1
18
作者 丁炜 徐毅 +2 位作者 金有杰 张日 陈建宁 《水利信息化》 2023年第1期46-50,共5页
大坝潜在风险预测在降低大坝溃坝概率和减少水库大坝失事方面发挥着重要作用。利用随机森林方法构建基于数据驱动的大坝潜在风险预测模型,可以减少建模过程中的人工干预,实现风险预测高效化、智能化。首先预处理大坝基础数据资料,构建... 大坝潜在风险预测在降低大坝溃坝概率和减少水库大坝失事方面发挥着重要作用。利用随机森林方法构建基于数据驱动的大坝潜在风险预测模型,可以减少建模过程中的人工干预,实现风险预测高效化、智能化。首先预处理大坝基础数据资料,构建训练和测试数据集,然后构建大坝风险预测模型并用训练数据训练模型,利用网格搜索和交叉验证确定模型最优参数,最后通过模型评价指标和多种算法对比结果全面评估模型性能。实验结果表明:基于随机森林的风险预测模型在测试数据上的准确率为90.54%,相较于ANN (人工神经网络),KNN (最邻近),SVM (支持向量机)算法分别高出4.87%,18.59%,37.93%,满足实际应用的需求。 展开更多
关键词 大坝 风险预测 随机森林 网格搜索 交叉验证
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CFD Simulation of a container ship in random waves using a coupled level-set and volume of fluid method 被引量:1
19
作者 Hamn-Ching Chen Chia-Rong Chen 《Journal of Hydrodynamics》 SCIE EI CSCD 2023年第2期222-231,共10页
The coupled level-set and volume of fluid(CLSVOF)method is an advanced interface-capturing method that has been extended to handle overset grid systems.However,artificial uneven interface may be observed across block ... The coupled level-set and volume of fluid(CLSVOF)method is an advanced interface-capturing method that has been extended to handle overset grid systems.However,artificial uneven interface may be observed across block boundaries of different sizes and geometries.We present an improved inter-grid VOF interpolation and mass correction scheme to address the issue.To demonstrate the capability of the improved CLSVOF method,it is applied to the simulation of a container ship in pitch and heave motions under both head sea and following sea irregular wave conditions.Our simulation proves that the improved CLSVOF method is capable of revealing detailed physics difficult to see with other methods.Those phenomena simulated in our work include the extensive greenwater propagation on the ship deck,the breakup of overtopping waves into small droplets,and the formation and collapse of air pockets in sudden bow and stern slamming which cause strong and highly localized impacts on the ship bow,stern,and rudder. 展开更多
关键词 Computational fluid dynamics(CFD) couple level-set and volume of fluid(CLSVOF)method random waves overset grid system violent free surface flow bow and stern slamming
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基于网格搜索和随机森林的汽车信贷违约预测研究 被引量:1
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作者 陈滢 《科技和产业》 2023年第9期116-121,共6页
基于某金融机构的汽车信贷违约数据构建随机森林风险预测模型,用主成分分析法对数据进行降维,利用上采样的方法解决样本不平衡的问题,同时通过综合五折交叉验证法和网格搜索对随机森林模型调参。此外,还与其他机器学习算法的预测结果进... 基于某金融机构的汽车信贷违约数据构建随机森林风险预测模型,用主成分分析法对数据进行降维,利用上采样的方法解决样本不平衡的问题,同时通过综合五折交叉验证法和网格搜索对随机森林模型调参。此外,还与其他机器学习算法的预测结果进行比较。研究表明,相对于其他两种预测模型,随机森林的性能都是最优的,性能较佳。同时,采用随机森林计算特征重要性时发现,个人抵押资产的价值对汽车信贷违约有显著的影响。 展开更多
关键词 信用指标体系 随机森林 上采样 网格搜索
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