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一种基于随机森林法的雨刮故障预测方法: 本发明公开了一种基于随机森林法的雨刮故障预测方法，包括1）采用雨刮数字孪生模型采集雨刮运行数据，并对历史数据进行清洗；2）然后利用随机森林法构建故障预测模型，并通过交叉验证的方法验证模型的性能；3）对利用随机森林法构建的...; 关栋王杰李楷蒋学锋李姣姣侯翔

基于多源遥感数据和随机森林法估测森林碳储量的方法: 本发明公开了基于多源遥感数据和随机森林法估测森林碳储量的方法，基于多源遥感数据、地面样地调查数据和随机森林算法建立不同类型森林的碳储量遥感估测模型，并对模型进行训练和优化后得到最优森林碳储量遥感估测模型，即可对研究区域的...; 袁钰娜余顺超姜学兵金平伟黄俊李乐寇馨月刘斌李浩林丽萍杨林

基于孤立森林法风电机组数据处理方法分析: 2024年; 为验证中小型风电机组中被动侧偏限速机构合理性,针对中小型风电机组实测数据处理,提出了一种数据处理方法,采用孤立森林法对误差失真数据进行筛选剔除预处理,再运用比恩法进行数据选点,曲线拟合方法采用多项式拟合,多项式拟合系数由最小二乘法确定。得到对于被动侧偏限速的风电机组风功率曲线的处理方法。选取被动侧偏限速FD4.0-2kW/10风电机组进行算例分析,论证该数据处理方法的有效性,后并建立风能利用率与尖速比之间的关系,对FD4.0-2kW/10风电机组性能进行分析得出,在13 m/s以上时,机组输出功率开始下降,表明该机组侧偏限速机构设计合理、安全性较高。; 任君岳鹏飞张智宇王彪刘慧源; 关键词：小型风力发电机组

《中华人民共和国森林法》的科学思维方法探究: 2024年; 新修订的《中华人民共和国森林法》全面贯彻习近平生态文明思想和习近平法治思想,深刻把握森林资源保护、培育、经营、利用的规律,科学规范人与森林的关系。本文从研究新修订的《中华人民共和国森林法》内容出发,深入探求贯穿其中的科学思维方法,以新的视角理解法律确定的原则和森林权属、森林保护、造林绿化、森林分类经营管理、森林资源利用等制度规定,有针对性地提出学习贯彻的具体措施。; 齐新; 关键词：森林法思维

基于随机森林法的卷烟滤嘴通风率预测方法、系统及介质: 本发明公开一种基于随机森林法的卷烟滤嘴通风率预测方法、系统及介质，方法包括：获取待检测卷烟滤嘴的材料参数及物理指标；将获取的材料参数及物理指标输入预先训练好的随机森林模型，输出待检测卷烟滤嘴的预测结果；随机森林模型的训练...; 李海锋黄杰戚奇杰汤德芳丁蔚杜芳琪曹得坡瞿意李肖娜宣润泉

一种基于随机森林法的窃电分析方法及其系统: 本发明公开了一种基于随机森林法的窃电分析方法及其系统，包括获取数据，数据包括档案、用户用电量数据、低压台区损失电量数据、气温数据；筛选出气温数据出现突变区间、电变电量计量采集正常的低压台区；分析气温数据与用户用电量数据的...; 张穆昕尚莹陈洪禹吴彤孙丽娜康丽雁刘馨然汤野刘文宇周海山王佳晗吴秋铜崔赫刘璐程文玉刘禹丹焦通廖力莹李运泽商昊刘婕妤姚远

基于随机森林法的油纸绝缘老化光谱特征提取方法及系统: 基于随机森林法的油纸绝缘老化光谱特征提取方法及系统，方法包括：通过实验获取油纸绝缘样本的拉曼光谱数据，利用线性判别分析法获取不同老化阶段的拉曼光谱数据；从每个老化阶段的拉曼光谱数据库中随机选取X个光谱数据构成拉曼光谱初始...; 赵一晖尹智贤彭宇涵张鑫源陈伟根杨定坤王子懿李剑潘建宇

基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法: 本发明公开了基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，属于排水管网健康性评价领域，首先分析影响排水管网健康性的因素，根据地区实际排水条件，参考文献进行分析并结合国家标准要求，明确指标体系构建原则，具体包括结合...; 郭婉茜郭亮陶喆孙慧格孟昭辉张宝

基于随机森林法的某平原区地下水硝酸盐污染风险评价与防治分区研究: 某平原区是我国重要的粮食基地,也是京津冀协同发展的核心区域之一。但由于区内气候干旱,水资源极为短缺,浅层地下水是该区域工农业用水和饮用水的主要来源。近年来,随着地下水的过度开采、氮肥的过量施用,区内浅层地下水硝酸盐污染情...; 申文超; 关键词：平原区硝酸盐污染风险评价

基于随机森林法的妊娠期糖尿病合并甲减患者不良妊娠结局预测模型价值分析: 2024年; 目的应用随机森林算法探讨妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)合并甲减患者不良妊娠结局的影响因素,并评价各影响因素预测不良妊娠结局价值。方法选取2019年1月—2022年6月秦皇岛市第一医院收治的GDM合并甲减患者,共纳入282例患者,根据是否发生不良妊娠结局分为不良妊娠结局组、非不良妊娠结局组。按照1∶1比例从随访时非不良妊娠结局人群中随机抽取与随访时不良妊娠结局相等人数作为研究对象,后按照7∶3比例随机分为训练集、测试集,在训练集中用随机森林建模,根据重要性排序,并对该模型验证。结果282例GDM合并甲减患者,56例发生不良妊娠结局,226例未发生不良妊娠结局。两组年龄、孕前体质量指数(body mass index,BMI)、空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)、餐后2 h血糖(2 h postprandial blood glucose,2 hPG)、促甲状腺素(thyroid stimulating hormone,TSH)、糖化血红蛋白(hemoglobin A1c,HbA1c)、甲状腺过氧化物酶抗体(thyroid peroxidase antibody,TPO-Ab)、游离三碘甲状腺原氨酸(free triiodothyronine,FT3)、流产史、鸢尾素、甲减病情程度比较,差异均有统计学意义(P<0.05);将P<0.05的11个变量纳入随机森林模型,基于随机森林算法建立患者发生不良妊娠结局预测模型,获得从高到低依次为TPO-Ab、TSH、鸢尾素、HbA1c、流产史、孕前BMI;基于以上因素绘制预测患者不良妊娠结局的模型,发现该预测模型具有良好的预测能力,在训练集和测试集中预测效能分别为0.881、0.851。结论GDM合并甲减患者不良妊娠结局从高到低高危因素为TPO-Ab、TSH、鸢尾素、HbA1c、流产史、孕前BMI,且构建的随机森林模型具有良好预测效能。; 王佳盈孙燕任倩史少文; 关键词：妊娠期糖尿病甲状腺功能减退症孕妇

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