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基于贝叶斯融合理论和CART-DT的梁结构损伤识别 认领 引用
1
作者 项长生 刘海龙 +1 位作者 周宇 刘辰雨 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2026年第2期119-128,共10页
为提高梁结构损伤识别的可靠性,融合贝叶斯理论与分类回归决策树(CART-DT)算法,提出一种损伤识别方法.在传统模态应变能及模态应变能曲率差(MSECD)指标基础上,构建改进模态应变能(IMSE)与改进模态应变能曲率差(IMSECD)指标,并进行相关... 为提高梁结构损伤识别的可靠性,融合贝叶斯理论与分类回归决策树(CART-DT)算法,提出一种损伤识别方法.在传统模态应变能及模态应变能曲率差(MSECD)指标基础上,构建改进模态应变能(IMSE)与改进模态应变能曲率差(IMSECD)指标,并进行相关误差分析.通过ANSYS软件建立简支梁模型,分别采用MSECD、IMSECD、贝叶斯融合方法及CART-DT算法开展损伤识别分析,并完成模型试验验证.结果表明:IMSECD指标具有更高的损伤定位精度与抗噪性能;基于贝叶斯数据融合的方法可综合多阶模态指标识别结果,有效降低非损伤位置的干扰,提升定位准确性;基于CART-DT算法的方法在10%噪声以内损伤程度识别准确率保持在80%以上;在试验与噪声影响下,所提方法仍表现出良好的鲁棒性,能够有效识别简支梁结构的损伤位置. 展开更多
关键词 梁结构 损伤识别 改进模态应变能 贝叶斯数据融合理论 CART-DT算法
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融合CART分类树与ACS算法的车流检测与控制方法 认领 引用
2
作者 刘燕 费瑞波 李光磊 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2026年第2期28-34,共7页
车流检测与控制已然成为缓解交通压力、提升道路通行效率的关键.为缓解交通压力、提升道路通行效率,研究融合了分类与回归树(Classification and Regression Trees,CART)以及蚁群系统算法(Ant Colony System,ACS),利用CART分类树对拥堵... 车流检测与控制已然成为缓解交通压力、提升道路通行效率的关键.为缓解交通压力、提升道路通行效率,研究融合了分类与回归树(Classification and Regression Trees,CART)以及蚁群系统算法(Ant Colony System,ACS),利用CART分类树对拥堵车流进行检测,随后基于ACS算法进行车流控制.实验结果中,CART分类树对拥堵点的分类正确率均较高,TFM数据集中U1类型正确率为100%;ACS算法在准确率、召回率和F1值等方面均优于其余算法,且在不同交通流量条件下,其平均行驶速度和总延误时间均表现优异.结果表明,融合CART分类树对拥堵类型的精准分类以及ACS算法的车辆路径调整后,能够有效提高车流检测的准确性和车流控制的效率.研究为提升道路资源利用率,改善居民出行体验提供了数据支撑. 展开更多
关键词 CART分类树 ACS算法 车流检测 车流控制
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基于优化AdaBoost-CART算法的产品故障诊断方法研究 认领 引用
3
作者 顾立宏 高翔 《空天防御》 CSCD 2026年第4期144-154,共11页
针对传统产品保障领域中故障诊断过度依赖维修人员经验、诊断准确率低、实时性不足等问题,本文提出一种基于分段退化理论修正权重的AdaBoost-CART算法,以实现产品故障的智能诊断。该方法通过分类与回归树(Classification and Regression... 针对传统产品保障领域中故障诊断过度依赖维修人员经验、诊断准确率低、实时性不足等问题,本文提出一种基于分段退化理论修正权重的AdaBoost-CART算法,以实现产品故障的智能诊断。该方法通过分类与回归树(Classification and Regression Trees,CART)算法建立故障弱分类器,将AdaBoost和分段退化理论相结合,构建用于修正样本权重的动态权重迭代机制,同时强化对错分样本的特征提取,形成具有强泛化能力的AdaBoost-CART分类模型。在产品发动机故障数据集上的验证结果表明,优化后的AdaBoost-CART算法准确率达到94.6%,相比优化前产品故障诊断的准确率提升了8.6个百分点。本文所提算法为产品保障维修提供了合理的辅助决策依据,提升了产品保障决策效率和产品工作可靠性。 展开更多
关键词 产品故障诊断 分类与回归树(CART)算法 AdaBoost集成算法 分段退化理论 维修保障 维修辅助决策
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基于自适应理论和CART算法的电极片表面缺陷智能检测模型构建 认领 引用
4
作者 汤淑芳 龙鹰 +1 位作者 阮威 彭梅 《自动化与仪器仪表》 2025年第2期18-23,共6页
针对传统电极片表面缺陷检测精度低、检测效率不高的问题,提出构建一个基于自适应理论和CART算法的电极片表面缺陷智能检测模型。首先,采用基于灰度直方图重建的自适应阈值分割算法GHR-AT对电极片表面图像缺陷进行分割处理;然后通过遗... 针对传统电极片表面缺陷检测精度低、检测效率不高的问题,提出构建一个基于自适应理论和CART算法的电极片表面缺陷智能检测模型。首先,采用基于灰度直方图重建的自适应阈值分割算法GHR-AT对电极片表面图像缺陷进行分割处理;然后通过遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对分类回归树算法(Classification And Regression Tree, CART)进行优化,即利用GA算法代替二分法找到最优分裂点,以避免陷入局部最优问题,提升缺陷检测精度;最后将分割后的电极片表面缺陷输入至GA-CART算法中进行缺陷检测。实验结果表明,本模型对电极片表面图像缺陷检测精确率和召回率分别取值为97.84%和96.33%,相较于Faster R-CNN模型、SSD模型和Yolov5模型明显更高,且本模型的缺陷检测时长仅为7.62 ms,比另外三种模型分别低了10.05 ms、17.49 ms和23.84 ms。综合分析可知,本模型能够实现电极片表面缺陷的快速准确检测,检测效率显著提升,具备一定有效性和时效性。 展开更多
关键词 自适应阈值分割 CART分类 遗传算法 电极片 缺陷检测
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库区滑坡变形成因机制识别及阈值分析 认领 引用
5
作者 杨敬松 付有智 +1 位作者 李智涛 肖欢 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2026年第2期105-113,共9页
库区滑坡受降雨侵蚀、水位波动、地震活动及人为因素的影响,呈现突发性、复发性及高危性特征,对居民生命财产安全构成重大威胁。本文以三峡库区八字门滑坡为例,选取降雨量、库水位和累计位移,共设计6种不同的因素,组合方案提出了基于Apr... 库区滑坡受降雨侵蚀、水位波动、地震活动及人为因素的影响,呈现突发性、复发性及高危性特征,对居民生命财产安全构成重大威胁。本文以三峡库区八字门滑坡为例,选取降雨量、库水位和累计位移,共设计6种不同的因素,组合方案提出了基于Apriori与分类与回归树(classification and regression tree,CART)算法的滑坡变形分析模型。首先,通过K-means快速聚类法将诱发因素划分为不同等级,结合Apriori算法揭示出13种滑坡变形成因的强关联规则。然后,选取月降雨量、月最大连续降雨量和月库水位波动作为决策树CART算法输入,以滑坡变形阶段为分类结果,建立八字门滑坡诱发因素阈值分析模型。结果表明,八字门滑坡中上部变形主要受季节性降雨影响,次要因素为库水位的周期性波动,每年6-9月为滑坡变形的加速期。此外,当月降雨量达到113.65 mm/月临界值时,滑坡位移速率显著增加,呈现阶跃式特征。数据挖掘技术应用于八字门滑坡监测效果显著,未来在多样化库区滑坡区域应用潜力大,有望提升防灾减灾效能与预测精度。 展开更多
关键词 库区滑坡 Apriori算法 决策树CART 滑坡变形成因分析
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基于增强CART回归算法的煤矿瓦斯涌出量预测技术 认领 引用 被引量：21
6
作者 刘鹏 魏卉子 +1 位作者 景江波 仰彦妍 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期116-122,共7页
预测采煤工作面的瓦斯涌出量属于机器学习中的回归问题,主流方法包括CART和支持向量机等。CART决策树回归算法具有抽取规则简单、准确度高、可解释性强的优势,但是算法稳定性差,容易过拟合,同时每个叶节点的输出部分均为定值,难以动态... 预测采煤工作面的瓦斯涌出量属于机器学习中的回归问题,主流方法包括CART和支持向量机等。CART决策树回归算法具有抽取规则简单、准确度高、可解释性强的优势,但是算法稳定性差,容易过拟合,同时每个叶节点的输出部分均为定值,难以动态的模拟真实数据的变化规律。支持向量机具有较好的鲁棒性,能够通过求解最小结构化风险来提高模型泛化能力,但是算法复杂度高,面对高维数据算法建模效率低下。结合支持向量机提出一种增强CART回归算法,最主要的改进是在每个叶节点的输出部分使用支持向量机建模。试验结果表明,与主流瓦斯涌出预测算法相比,增强CART回归算法能够有效提高采煤工作面瓦斯涌出量的预测精度。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 预测精度 CART算法 支持向量机 煤与瓦斯突出
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基于CART算法的茶园精准灌溉方法 认领 引用 被引量：9
7
作者 苗犇犇 张武 +5 位作者 王志鸿 冯金磊 王瑞卿 江朝晖 饶元 金秀 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期208-220,共13页
针对茶园灌溉系统中灌溉时机与灌溉量难以确定的问题,以黄山太平地区猴魁茶园为研究对象,先利用CART算法对环境因子与灌溉之间的相关性进行分析,并与逻辑回归、支持向量机等预测模型进行对比,后采用Penman-Monteith公式等对灌溉量进行... 针对茶园灌溉系统中灌溉时机与灌溉量难以确定的问题,以黄山太平地区猴魁茶园为研究对象,先利用CART算法对环境因子与灌溉之间的相关性进行分析,并与逻辑回归、支持向量机等预测模型进行对比,后采用Penman-Monteith公式等对灌溉量进行精确计算,再通过田间试验对本研究获得的灌溉方法进行验证。结果表明:1)地下20cm、40cm和地下60cm处土壤湿度与灌溉之间的相关性最大,分别达到40.66%、12.74%、12.25%,因此,土壤湿度是判断灌溉时机最关键的环境因子;2)使用CART算法预测猴魁茶园的灌溉时机,其准确率、精确率、召回率、F1值较逻辑回归模型(Logistic Regression model)、支持向量机模型(Support vector machine model)分别提升了12%~16%、1.3%~1.4%、12%~16%、7%~9%;3)Penman-Monteith公式对灌溉量的计算结果表明,黄山太平地区猴魁茶园年灌溉量为200~500mm,其中,夏梢期灌溉量最多,占全年灌溉量70%以上。田间试验结果表明该灌溉方法节水率达到30%~35%。因此,使用CART算法及Penman-Monteith公式所获取的灌溉策略对于该地区茶园精准灌溉有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 灌溉时机 灌溉量 CART算法 精准灌溉
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基于CART决策树的柴油机故障诊断方法研究 认领 引用 被引量：11
8
作者 江志农 魏东海 +3 位作者 王磊 赵志超 茆志伟 张进杰 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期71-75,共5页
采用一种自适应局部有效值(RMS)计算方法提取柴油机缸盖振动信号时域特征,结合分类回归树(CART)算法建立故障分类模型并进行柴油机的状态识别。通过实验获取柴油机失火和撞缸两种故障工况及正常工况下的振动数据,计算出原始信号的局部RM... 采用一种自适应局部有效值(RMS)计算方法提取柴油机缸盖振动信号时域特征,结合分类回归树(CART)算法建立故障分类模型并进行柴油机的状态识别。通过实验获取柴油机失火和撞缸两种故障工况及正常工况下的振动数据,计算出原始信号的局部RMS后,根据自适应阈值确定点火冲击区域和非点火上止点冲击区域提取局部特征,最后将特征输入CART算法中构建分类模型来验证所提取特征的有效性。结果表明:柴油机在3种状态下的识别率均达到100%,基于CART算法和局部特征提取的方法能够有效诊断柴油机故障。 展开更多
关键词 分类回归树(CART)算法 柴油机故障诊断 局部有效值(RMS)计算 自适应阈值 特征提取
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基于CART和自适应Boosting算法的移动通信企业客户流失预测模型 认领 引用 被引量：17
9
作者 张玮 杨善林 刘婷婷 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2014年第10期90-96,共7页
客户流失问题一直以来都受到企业的重视,如何有效预测流失客户是一个重要课题。本文通过对某通信企业原始数据进行严格的数据预处理,以及利用直方图检验和卡方检验相结合的方法对模型变量进行筛选,同时采用抽样的方法选取出模型的训练... 客户流失问题一直以来都受到企业的重视,如何有效预测流失客户是一个重要课题。本文通过对某通信企业原始数据进行严格的数据预处理,以及利用直方图检验和卡方检验相结合的方法对模型变量进行筛选,同时采用抽样的方法选取出模型的训练样本和测试样本,并利用分类回归树算法和自适应Boosting算法生成相应的强分类器模型,仿真实验结果表明本文使用的模型在预测该通信企业的离网客户中具有较高的准确性,从模型的ROC曲线可知,该模型是一个比较理想的分类模型。另外,本文通过与其他两个模型的预测结果进行比较发现本文的集成模型具有更好的预测性能。 展开更多
关键词 客户流失 自适应Boosting算法 CART算法 预测
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基于CART算法的医疗隐性知识挖掘研究——以中医医案为例 认领 引用 被引量：10
10
作者 马捷 李洪晨 +1 位作者 胡漠 孙恒宇 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2021年第6期84-91,共8页
【目的/意义】中医医案中包含的隐性知识具有巨大的价值,通过数据挖掘技术对中医医案进行分析,挖掘临床医案中的隐性知识,有利于知名中医个人知识经验的传承和中医理论知识的积累和拓展。【方法/过程】收集中医医案中患者的主诉和现病史... 【目的/意义】中医医案中包含的隐性知识具有巨大的价值,通过数据挖掘技术对中医医案进行分析,挖掘临床医案中的隐性知识,有利于知名中医个人知识经验的传承和中医理论知识的积累和拓展。【方法/过程】收集中医医案中患者的主诉和现病史,并对主诉和现病史进行数据清洗,通过基于cart算法的数据挖掘技术挖掘中医医案中的隐性知识,探究病症与患者症候各个属性之间的关系。【结果/结论】本文以胃脘痛为例,发现了胃脘痛与患者症候各个属性之间的相关程度,为数据挖掘技术在中医医案隐性知识挖掘研究提供借鉴。【创新/局限】本文采用的cart算法判断胃脘痛与患者属性之间的相关性与医案中确诊结果进行比较,得出该方法相关性准确率高于ID3算法、C4.5算法和SLIQ算法,判断相关性最高。 展开更多
关键词 中医医案 隐性知识 知识挖掘 CART算法 中医知识管理
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改进的CART算法在煤层底板突水预测中的应用 认领 引用 被引量：23
11
作者 杜春蕾 张雪英 李凤莲 《工矿自动化》 北大核心 2014年第12期52-56,共5页
针对基于传统CART算法建立的煤层底板突水预测模型存在运行时间较长、准确率不高等缺点,介绍了一种改进的CART算法决策树模型,并将其用于煤层底板突水预测模型的建立。实验结果表明,采用改进的CART算法建立的煤层底板突水预测模型运行... 针对基于传统CART算法建立的煤层底板突水预测模型存在运行时间较长、准确率不高等缺点,介绍了一种改进的CART算法决策树模型,并将其用于煤层底板突水预测模型的建立。实验结果表明,采用改进的CART算法建立的煤层底板突水预测模型运行时间由1.041 1s减少到了0.612 5s,突水预测正确率由88.78%提高到了95.54%。 展开更多
关键词 煤层底板 突水预测 CART算法 决策树模型 最优阈值
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基于CART算法的夏季干旱预测模型研究及应用 认领 引用 被引量：11
12
作者 王伟 薛丰昌 +1 位作者 史达伟 王小洁 《气象科学》 北大核心 2016年第5期661-666,共6页
利用标准化降水蒸散指数(SPEI)作为判断干旱是否发生的标准,基于数据挖掘方法中的CART算法探究夏季西太平洋副高北界、夏季西太平洋副高强度指数、准两年振荡(QBO)、东亚夏季风指数、夏季北大西洋涛动(NAO)、夏季太平洋年代际振荡(PDO)... 利用标准化降水蒸散指数(SPEI)作为判断干旱是否发生的标准,基于数据挖掘方法中的CART算法探究夏季西太平洋副高北界、夏季西太平洋副高强度指数、准两年振荡(QBO)、东亚夏季风指数、夏季北大西洋涛动(NAO)、夏季太平洋年代际振荡(PDO)、厄尔尼诺指数等多项气候因子与干旱的关系,构造分类决策树,得到干旱预报规则集,从而建立干旱的预报模型。预报模型以各项气候因子为输入变量,是否干旱为目标变量。根据1955—2012年商丘月平均气温和月总降水资料计算出商丘夏季58 a的SPEI指数作为干旱判定指标;以同期的多项气候因子数据作为输入变量,随机选取46 a的数据得到7条分类规则集,分类准确率为86.96%。使用剩余12 a的数据验证,准确率高达91.67%。结果有力地证明了基于CART算法建立干旱预报模型的可行性、科学性、有效性以及与干旱研究理论的一致性,为干旱模型的研究及季节性预测提供了科学有效的新思路。 展开更多
关键词 标准化降水蒸散指数 干旱 CART算法
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基于数据挖掘CART算法的区域夏季降水日数分类与预测模型研究 认领 引用 被引量：11
13
作者 史逸民 史达伟 +2 位作者 郝玲 张银意 王鹏 《南京信息工程大学学报》 CAS 2018年第6期760-765,793,共6页
夏季降水日数的准确预测,对于保障农业、运输业、电力等行业的有序进行具有重要现实意义.利用连云港市气象局提供的1951—2012年夏季降水数据对连云港地区的降水日数特征进行分析,难以直观地发现夏季降水日数随时间分布的规律.为进一步... 夏季降水日数的准确预测,对于保障农业、运输业、电力等行业的有序进行具有重要现实意义.利用连云港市气象局提供的1951—2012年夏季降水数据对连云港地区的降水日数特征进行分析,难以直观地发现夏季降水日数随时间分布的规律.为进一步探索降水日数的发生规律,结合国家气候中心网站提供的多种气候因子数据,基于CART决策树算法构建了连云港地区夏季降水日数是否偏多与是否偏少的分类与预测模型.该模型可以发现在多种气候因子不同条件下,夏季降水日数是否偏多(偏少)的规律,模型的分类与预测都具有良好的效果.利用52 a的数据样本训练模型,模型的训练准确率为90. 38%(86. 54%),再用剩余10 a数据样本检验模型,测试准确率为80%(80%),并且得到规则集,方便气象业务人员使用以及决策服务人员参考.同时,为降水日数的预测提供了数据挖掘的新思路. 展开更多
关键词 数据挖掘 CART算法 降水日数
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基于CART分类方法的期刊操纵引用行为识别建模研究 认领 引用 被引量：5
14
作者 孙建军 鞠秀芳 +2 位作者 裴雷 郑彦宁 潘云涛 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2013年第10期1058-1067,共10页
当前，一些学术期刊在利益的驱使下，通过大量自引和结成“互引同盟”的方式快速提高被引频次和影响因子等指标，影响了引文分析的公平性。基于此，本文首先利用数据挖掘中的CART分类算法构建期刊操纵引用行为的识别模型，设计了识别操... 当前，一些学术期刊在利益的驱使下，通过大量自引和结成“互引同盟”的方式快速提高被引频次和影响因子等指标，影响了引文分析的公平性。基于此，本文首先利用数据挖掘中的CART分类算法构建期刊操纵引用行为的识别模型，设计了识别操纵引用行为的4个评价指标：白引率、被引年代分布、被引密度比和引用密度比。并采用国内某引文数据库中的50本综合性社会科学期刊作为实验样本，采集该期刊群2009年的引文数据作为训练数据集，2008年的引文数据作为验证数据集。最后，运用2010年的引文数据对期刊操控行为识别模型的有效性进行验证，实验结果证明，本文构建的分类模型可以有效地对期刊引用操纵行为进行识别。 展开更多
关键词 期刊引用操纵行为 CART算法 自引率 被引年代分布 被引密度比 引用密度比
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基于CART算法的桥梁损伤动力数据分析方法 认领 引用 被引量：5
15
作者 项长生 刘海龙 +1 位作者 赵驰 苏天涛 《长安大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期50-59,共10页
针对传统损伤检测方法难以准确识别桥梁结构损伤程度的不足,利用分类回归树(classfication and regression tree,CART)算法在数据挖掘方面的优势,通过计算基尼系数选取合适的特征对数据样本进行分类,提出一种损伤检测方法对桥梁的损伤... 针对传统损伤检测方法难以准确识别桥梁结构损伤程度的不足,利用分类回归树(classfication and regression tree,CART)算法在数据挖掘方面的优势,通过计算基尼系数选取合适的特征对数据样本进行分类,提出一种损伤检测方法对桥梁的损伤动力信息进行学习分类。首先利用附加质量方法构建结构动力响应数据集,计算附加质量的模态应变能指标ξ,对结构损伤进行定位;然后将ξ作为决策树的特征,输入到CART算法中进行训练,对损伤程度进行分类和识别,并对该方法进行抗噪性验证,最后通过简支梁和连续梁算例进行验证分析。研究结果表明:基于附加质量的损伤识别指标能准确定位损伤,且CART算法能够有效识别桥梁结构的损伤程度,在2%、5%噪声水平下,2种算例的损伤程度识别准确率分别达到99%、95%和95%、90%以上,具有较高准确率和较强鲁棒性;该方法为桥梁结构损伤程度识别提供了一种新的参考。 展开更多
关键词 桥梁工程 损伤识别 CART算法 附加质量法 模态应变能
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基于CART决策树算法的服装可持续消费者画像构建 认领 引用 被引量：8
16
作者 魏山森 梁建芳 雷钦渊 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期71-79,共9页
纺织服装行业碳达峰目标的达成要求实现全供应链的绿色发展,可持续消费行为的践行利于在消费端形成一定的绿色竞争力。目前服装消费端不可持续现象较为严重,原因在于缺乏针对性的群体引导,文章通过构建消费者画像来提出服装可持续消费... 纺织服装行业碳达峰目标的达成要求实现全供应链的绿色发展,可持续消费行为的践行利于在消费端形成一定的绿色竞争力。目前服装消费端不可持续现象较为严重,原因在于缺乏针对性的群体引导,文章通过构建消费者画像来提出服装可持续消费引导策略。首先,通过K-means算法对消费者进行聚类;其次,在聚类群体的基础上,利用卡方检验及回归检验筛选画像指标;最后,利用分类与回归树(Classification and Regression Trees,CART)算法构建服装可持续消费者画像。结果表明:服装可持续消费者可分为低迷型、能动型、活跃型3类;生活习惯、代际、性别、子女状况、学历是构建能动型及活跃型服装可持续消费者画像的主要指标。进一步地,根据画像指标对服装可持续消费行为的践行提出针对性策略。 展开更多
关键词 服装可持续消费 消费者画像 CART算法 K-means算法 群体分类 特征分析
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基于改进CART算法的降雨量预测模型 认领 引用 被引量：10
17
作者 李正方 杜景林 周芸 《现代电子技术》 北大核心 2020年第2期133-137,141,共5页
降雨量预测对于水资源的管理非常重要,可以帮助决策者提前做出应对举措,降低灾情发生时带来的经济损失和人员伤亡。同时,降雨量预测对人们的日常生活、出行等也有着非常重要参考意义。通过分类回归树算法构建两个预测降雨量的模型,然后... 降雨量预测对于水资源的管理非常重要,可以帮助决策者提前做出应对举措,降低灾情发生时带来的经济损失和人员伤亡。同时,降雨量预测对人们的日常生活、出行等也有着非常重要参考意义。通过分类回归树算法构建两个预测降雨量的模型,然后通过粒子群算法对模型中的参数进行优化。此外,为解决原算法不具备处理数据流问题的能力,根据dsCART算法的思想,对原算法生成决策树的过程做出了调整,使其具有增量学习的能力,提高其在气象信息系统中的实用性。最终通过实验验证了该改进方法的可行性、有效性。 展开更多
关键词 降雨量预测 CART算法 粒子群优化算法 增量学习 性能评价 实验验证
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基于CART决策树的双尺度流域单元地貌分类研究——以北回归线(云南段)地区为例 认领 引用 被引量：7
18
作者 张艳可 王金亮 +1 位作者 苏怀 程峰 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2021年第2期84-92,共9页
针对当前单一地貌划分单元造成的分类结果破碎或漏分问题,该文引入双尺度流域单元划分方法,即采用两种不同大小流域单元的组合作为地貌划分基本单元,以提高地貌划分的细分性和完整性。以30 m ASTER GDEM数据为数据源,基于最佳地形因子组... 针对当前单一地貌划分单元造成的分类结果破碎或漏分问题,该文引入双尺度流域单元划分方法,即采用两种不同大小流域单元的组合作为地貌划分基本单元,以提高地貌划分的细分性和完整性。以30 m ASTER GDEM数据为数据源,基于最佳地形因子组合(高程、地势起伏度、坡度、坡度变率、光照模拟值)、双尺度流域单元、CART决策树算法,实现了北回归线(云南段)地区平原(2类)和山地(7类)共9类地貌的划分,双尺度流域单元划分的最佳流量阈值分别为500、2000。通过平均值、标准差、Moran′s I和人工判读结果对分类结果进行检验,发现基于CART决策树的双尺度流域单元地貌分类方法在北回归线(云南段)地区总体精度可达82.1%,Kappa系数为0.793,总体能够准确识别出研究区的地貌类型空间分布特征,是地貌类型划分的一种可行方法。 展开更多
关键词 ASTER GDEM 地貌划分 流域单元 CART决策树算法 北回归线(云南段)
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基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法 认领 引用 被引量：4
19
作者 刘永成 刘杰文 +3 位作者 杨茜 宋汶秦 郭永吉 王兴贵 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期48-53,76,共6页
针对退役动力电池存在一致性差、等级筛选效率低的难题,提出了一种基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法。首先,分析了传统CART算法的基本原理,为克服算法计算量大的缺陷,将Fayyad边界点判定定理与CART算法相结合,通过选取属性... 针对退役动力电池存在一致性差、等级筛选效率低的难题,提出了一种基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法。首先,分析了传统CART算法的基本原理,为克服算法计算量大的缺陷,将Fayyad边界点判定定理与CART算法相结合,通过选取属性最优阈值点来减少计算量,提高分类效率;其次,基于代价复杂度后剪枝算法,采用交叉验证法对算法进行进一步优化;最后,将改进CART算法用于退役动力电池筛选分类,实验结果表明改进CART算法在保持较高准确率的情况下,可以有效提高退役动力电池的等级筛选效率。 展开更多
关键词 退役动力电池 等级筛选 改进CART算法 最优阈值点
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基于CART-SVR模型的混凝土抗压强度预测研究 认领 引用 被引量：7
20
作者 李杨 刘庆华 郭天添 《混凝土》 CAS 北大核心 2022年第8期40-44,共5页
为了提高混凝土抗压强度预测精度,根据影响因素与抗压强度的变化规律,提出了1种基于CART算法优化SVR回归算法的预测方法。SVR算法基于结构风险最小原理来提升泛化能力,由于惩罚因子人为设置,该因子设置过大会导致训练欠拟合,过小会导致... 为了提高混凝土抗压强度预测精度,根据影响因素与抗压强度的变化规律,提出了1种基于CART算法优化SVR回归算法的预测方法。SVR算法基于结构风险最小原理来提升泛化能力,由于惩罚因子人为设置,该因子设置过大会导致训练欠拟合,过小会导致预测精度不足。主要改进是通过CART决策树中的剪枝算法生成一系列惩罚因子,进而交叉验证生成最优决策树,进行属性约简,剔除冗余信息,实现数据降维。使用CART-SVR模型与AB、AB-KNN、RF、GBM模型对比试验,均方根误差(RMSE)至少减少了6.7%,平均减少了40.1%。研究结果表明,该模型具有生成最优惩罚因子、优化SVR参数的优点,为实现混凝土抗压强度的高精度预测提供了新的思路。 展开更多
关键词 混凝土抗压强度 预测精度 CART算法 SVR回归算法 惩罚因子 均方根误差
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