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基于决策树的煅烧工艺参数的研究与分析

基于决策树的煅烧工艺参数的研究与分析

作者：汪武珺北方工业大学

学位级别：硕士

有效的提高煅后石油焦的质量是企业预焙阳极煅烧阶段的目标。回转窑按时间的维度,会形成以小时报、班报、日报等形式的数据,这些数据庞大,且无法直观的从这些数据中发现规律。随着网络通讯技术、数据存储技术的快速发展,数据挖掘技术应... 详细信息

有效的提高煅后石油焦的质量是企业预焙阳极煅烧阶段的目标。回转窑按时间的维度,会形成以小时报、班报、日报等形式的数据,这些数据庞大,且无法直观的从这些数据中发现规律。随着网络通讯技术、数据存储技术的快速发展,数据挖掘技术应运而生,通过这项技术可以将数据信息抽象成管理人员所能理解的知识,以便对企业生产中的决策做出高效的决策指导。回归是一种重要的预测数据方法,也是数据挖掘的主要目的之一。回转窑记录的工艺参数与煅后石油焦的理化指标是存在着一定的关系,可以通过工艺参数数据对煅后石油焦的理化指标进行预测。找出数据之间的关系,构建好自变量和应变量之间的映射模型,这对于企业达到利润指标具有重要意义。本文用决策树回归的方法对回转窑工艺参数与煅后石油焦理化指标之间的数据关系进行挖掘,为管理人员生产操作的决策提供指导。本论文的主要工作是对数据的处理,归纳如下:1.在输入数据元组导入模型学习之前,对数据集进行数据预处理的过程:检测异常点,关注噪声数据在训练集和试验集对模型训练结果的影响;用特征的平均值对缺失数据值进行填补。2.本文提出了通过调整回转窑煅烧带温度(%)的置信度,提高了特征进行分裂的优先级的优化随机森林算法,对煅烧过程回转窑的工艺参数和煅后石油焦的理化指标特征的映射,并取得优秀的煅后石油焦理化指标特征数据的回归效果。3.使用CART算法和随机森林算法对煅后石油焦四项理化指标的预测试验,并评估学习器。以工艺参数为自变量,煅后石油焦的理化指标为应变量形成映射,通过拟合的方法回归预测出工艺参数的值,并将预测结果与实际值进行评估,发现运用随机森林算法,总体预测精准度达到92%,取得了良好的试验效果。

关键词：煅烧工艺数据挖掘决策树回归

学生特征、学校特征与学生学业表现——基于机器学习方法的实证研究

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教育与经济 2023年第1期39卷 47-58页

作者：赵宇阳陈越洋桑标上海大学社会学院上海200444 上海市教育科学研究院教育部“教育大数据与教育决策”实验室上海200032

基于PISA2018我国四省市学生和学校的调查数据,在教育生产函数的框架下,通过机器学习的研究方法,探讨不同学生和学校特征在学业表现中的重要性。研究发现,在学生特征方面:个体社会经济地位和课上学习时间在数学、阅读、科学表现中的重... 详细信息

基于PISA2018我国四省市学生和学校的调查数据,在教育生产函数的框架下,通过机器学习的研究方法,探讨不同学生和学校特征在学业表现中的重要性。研究发现,在学生特征方面:个体社会经济地位和课上学习时间在数学、阅读、科学表现中的重要性最突出,且学习时长对学业成绩的影响存在学科差异;学生职业期望在数学和科学成绩上的重要性较为突出;学生的社会经济地位及课上学习时长在高、低学业表现学生群体中的重要性均相对突出。在学校特征方面,弱势学生比例及教师数量在三种学业表现中都相对重要,且其在高、低学业表现学校群体中的重要性相对突出。此外,比较发现,在初中阶段,学校特征类因素对学生学业表现的影响更大。因此,建议提高学生课堂学习的效率,增强青少年对基础学科的认同感;推进公共教育服务均等化,加大对教育资源优越地区相对弱势学生群体的关注力度;调整初中阶段教育资源配置结构,优先保障对学校的投入。

关键词： PISA2018 教育生产函数机器学习决策树回归随机森林回归

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基于多输出回归的动力总成悬置系统刚度预测

机械设计与制造 2022年第11期 228-232,238页

作者：赵丹丹杨明亮丁渭平吴昱东西南交通大学机械工程学院四川成都610031 先进驱动节能技术教育部工程研究中心四川成都610031

为能够精确、高效预测汽车动力总成悬置系统刚度从而避免通过反复调校匹配的过程,以某型横置式发动机四点悬置系统为研究对象,提出基于多输出回归算法直接预测动力总成悬置系统刚度的方法并验证了方法的有效性。首先,分别建立了MRTs,MLP... 详细信息

为能够精确、高效预测汽车动力总成悬置系统刚度从而避免通过反复调校匹配的过程,以某型横置式发动机四点悬置系统为研究对象,提出基于多输出回归算法直接预测动力总成悬置系统刚度的方法并验证了方法的有效性。首先,分别建立了MRTs,MLPR,Multi-SVR三种多输出回归刚度预测模型;随后,以数理型(RMSE、R^(2))和工程型(解耦率、隔振率)评价指标相结合进行了横向比较进而得出MRTs模型用于直接预测动力总成悬置刚度的综合性能最高的结论;最后,纵向对比了多输出回归算法和遗传算法对悬置系统刚度优化结果及工程效果,结论表明:两种算法都能较好满足动力总成悬置系统解耦率控制要求,但多输出回归算法使得悬置系统加权支反力收敛速度更快,同时运算效率显著提高。

关键词：多输出神经网络支持向量机回归决策树回归动力总成悬置系统刚度预测

基于车载LiDAR的道路交通标线逆反射系数检测与评价研究

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基于车载LiDAR的道路交通标线逆反射系数检测与评价研究

作者：徐安帝长安大学

学位级别：硕士

道路交通标线作为道路交通安全中重要的一环,为交通参与者提供安全可靠的指引作用。随着时间的推移,道路交通标线的反光效果会下降,逆反射亮度系数作为衡量道路交通标线反光效果的重要指标,对维护道路安全起着至关重要的作用。现有的便... 详细信息

道路交通标线作为道路交通安全中重要的一环,为交通参与者提供安全可靠的指引作用。随着时间的推移,道路交通标线的反光效果会下降,逆反射亮度系数作为衡量道路交通标线反光效果的重要指标,对维护道路安全起着至关重要的作用。现有的便携式逆反射测量仪对逆反射亮度系数的检测只能人工抽检,而且成本高、检测效率低。本文旨在利用车载LiDAR获取道路交通标线的反射强度,预测其逆反射亮度系数,以期实现对道路交通标线逆反射亮度系数的高效率、低成本、自动化检测。论文以车载LiDAR系统和便携式逆反射测量仪获取的道路环境点云数据与道路交通标线的逆反射亮度系数为研究对象,通过研究道路交通标线的提取,利用道路交通标线的反射强度预测逆反射亮度系数,实现对道路交通标线反光效果的评价,这对维护道路交通安全具有较大的现实意义。在基于车载LiDAR的道路交通标线逆反射系数检测与评价研究过程中,首先,利用便携式逆反射测量仪和车载LiDAR系统分别获取同一路段的道路交通标线的逆反射亮度系数和道路环境点云数据。针对道路环境点云,在完成预处理后,利用坡度滤波算法和改进的区域生长算法,完成对道路点云数据的提取,同时,根据路面点云与道路交通标线反射强度差异,采用直方图统计方法,获取了道路交通标线。然后,利用RANSAC算法,对中间四条用于校准的道路交通标线进行提取并将其分段,输出分段内的反射强度值。对反射强度与逆反射亮度系数进行统计分析,得出逆反射亮度系数与反射强度信息之间的皮尔逊相关系数值为0.511,显著性水平为0.01。针对逆反射亮度系数与反射强度数据,通过多项式回归、多元线性回归、决策树回归对逆反射亮度系数进行估测,根据模型评价指标分析,建立基于决策树回归的道路交通标线逆反射亮度系数预测模型。最后,由验证区域逆反射亮度系数测定结果,判定需要养护的道路交通标线,实验表明,模型预测结果与传统方法基本吻合,时间成本至少降低了80%。证明了本文提出的基于LiDAR的道路交通标线逆反射系数检测能够实现对道路交通标线逆反射亮度系数的高效、自动化、全域检测,提出的决策树回归模型能够准确预测道路交通标线的逆反射亮度系数,实现对道路交通标线反光效果的评价。

关键词：道路交通标线逆反射亮度系数车载LiDAR 反射强度决策树回归

马铃薯表型反演模型构建及在抗旱种质筛选中的应用

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马铃薯表型反演模型构建及在抗旱种质筛选中的应用

作者：李成举甘肃农业大学

学位级别：硕士

马铃薯是第四大粮、饲、菜兼用作物,我国马铃薯栽培面积和总产量均位居全球第一。目前国内马铃薯遗传背景狭窄,种质资源匮乏,亲缘关系较近,严重制约马铃薯育种的发展。因此,马铃薯种质资源引进与利用对我国马铃薯育种具有重大意义。快... 详细信息

马铃薯是第四大粮、饲、菜兼用作物,我国马铃薯栽培面积和总产量均位居全球第一。目前国内马铃薯遗传背景狭窄,种质资源匮乏,亲缘关系较近,严重制约马铃薯育种的发展。因此,马铃薯种质资源引进与利用对我国马铃薯育种具有重大意义。快速、无损、高效的获取马铃薯表型信息是马铃薯育种的基础。本研究首先基于高通量表型组学技术,使用无人机搭载多光谱相机,获取马铃薯全生育期多光谱影像数据,结合人工采集的数据,使用三种机器学习算法,构建马铃薯表型参数反演模型,建立马铃薯高通量表型评价体系。然后对引进的80份马铃薯种质材料的叶面积指数（LAI）、相对叶绿素含量（SPAD）、单株地上生物量以及单株产量进行预测,验证模型的预测精度,并根据预测抗旱系数筛选出20%的抗旱马铃薯种质资源,用于后期的马铃薯抗旱育种。研究结果如下:1、首先以34份马铃薯栽培品种为研究对象,使用支持向量机回归（SVR）、随机森林回归（RFR）、决策树回归（DTR）三种机器学习算法,对马铃薯LAI、SPAD、单株地上生物量、单株产量预测模型进行了反演。结果表明:（1）在LAI反演模型研究中,RFR模型在对照处理块茎膨大期、淀粉积累期、成熟期的预测效果均是最佳的,决定系数（R）和均方根误差（RMSE）分别是0.83和0.36、074和0.63、0.84和0.53。干旱处理中,DTR模型对块茎膨大期LAI的预测效果最佳,R和RMSE分别是0.56和0.47;SVR模型对淀粉积累期LAI的效果最佳,R和RMSE分别是0.67和0.34;RFR模型对成熟期LAI的预测效果最佳,R和RMSE分别是0.86和0.32。（2）在对照处理块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期,SVR模型对SPAD的预测效果最佳,R和RMSE分别是0.89和2.11、0.59和4.03、0.80和3.18;在对照处理幼苗期和干旱处理幼苗期、块茎形成期、块茎膨大期、淀粉积累期,RFR模型对SPAD的预测效果最佳,R和RMSE分别是0.89和3.40、0.98和2.28、0.90和1.57、0.87和2.16、0.63和3.01。（3）RFR模型对不同生育期单株地上生物量预测效果均是最佳。在对照处理块茎形成期、块茎膨大期、淀粉积累期、成熟期R和RMSE分别是0.79和66.98 g/株、0.88和104.67 g/株、0.84和80.37 g/株、0.83和86.82 g/株;在干旱处理块茎形成期、块茎膨大期、淀粉积累期、成熟期R和RMSE分别是0.75和46.64 g/株、0.85和56.71 g/株、0.93和41.23 g/株、0.92和71.53 g/株。（4）RFR模型对不同生育期单株产量预测效果均是最佳,在对照处理块茎形成期、块茎膨大期、淀粉积累期、成熟期,RFR模型的R和RMSE分别为0.80和145.66 g/株、0.83和138.75 g/株、0.86和124.63 g/株、0.82和144.78 g/株。在干旱处理块茎形成期、块茎膨大期、淀粉积累期、成熟期,RFR模型的R和RMSE分别为0.70和175.16g/株、0.88和113.72 g/株、0.96和74.66 g/株、0.89和155.00 g/株。（5）通过对各生育期单株产量预测模型验证精度的比较,在对照处理和干旱处理中,淀粉积累期预测模型的R和RMSE是最高的,因此在后期的应用中,可选择淀粉积累期的数据预测马铃薯收获期单株产量。2、然后以80份引进的马铃薯种质资源为研究对象,使用前期建立的预测模型对80份种质材料淀粉积累期的LAI、SPAD、单株地上生物量、单株产量进行了预测。在对照处理中,验证精度的R和RMSE分别为0.67和0.67、0.70和5.91、0.88和220.72 g/株、0.92和69.90 g/株;在干旱处理中,验证精度的R和RMSE分别为0.69和0.50、0.74和0.31、0.79和316.34 g/株、0.88和56.49 g/株。预测抗旱系数与实测抗旱系数的R和RMSE分别为0.92和0.05。根据预测抗旱系数对80份马铃薯种质进行了筛选,C99、C121、C122、C119、C102、C9、C128、C93、C57、C112、C114、C27、C51、C62、C104、C81的抗旱性较高,可用于后期马铃薯抗旱育种。

关键词：马铃薯抗旱种质筛选多光谱支持向量机回归随机森林回归决策树回归

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互联网使用对女性就业类型和收入的影响分析

互联网使用对女性就业类型和收入的影响分析

作者：李亚美福建师范大学

学位级别：硕士

随着信息技术的快速发展,互联网得到了广泛使用,它减少了人与人之间的信息交流成本,提高了信息传导的透明度,对人们的就业形式和收入均产生了深刻影响,为我国数字经济发展和经济增长提供了全新的动能。使用互联网一方面能够打破时间和... 详细信息

随着信息技术的快速发展,互联网得到了广泛使用,它减少了人与人之间的信息交流成本,提高了信息传导的透明度,对人们的就业形式和收入均产生了深刻影响,为我国数字经济发展和经济增长提供了全新的动能。使用互联网一方面能够打破时间和空间的限制,为劳动者提供更多灵活的就业机会,另一方面,互联网提供了更多获得信息的渠道,使劳动者能以更便捷和低成本的方式获得就业信息,从而促进就业。同时,随着互联网的普及,互联网基本操作能力已成为较多行业员工的必备技能。因此,在研究劳动者就业问题时,互联网是一个重要影响因素。本文通过整理已有的相关研究文献,筛选出可能影响女性就业和收入的一些变量,并重点关注互联网使用对女性就业类型和收入的影响。本文的工作主要包括以下两方面:一、首先建立互联网使用与女性整体就业的二分类logistic回归模型,发现使用互联网相比不使用互联网的女性提高了就业概率0.77倍。接着将女性就业类型细分为标准就业、非标准就业、机会型创业、生存型创业,建立互联网使用对女性就业类型的无序多分类logistic回归模型,发现互联网使用对不同就业类型的影响效果不一,相较于未就业的女性,使用互联网提高了3.11倍机会型创业的概率,标准就业的概率提高了1.79倍,生存型创业的概率提高了0.95倍,非标准就业的概率提高了0.43倍。实证结果也发现不同的互联网使用偏好对就业类型的影响效应有差异,将互联网作为主要的信息来源对生存型创业的边际影响最大,空闲时使用互联网对机会型创业的边际影响最大。使用互联网越频繁,对就业的促进作用越大。二、建立了互联网使用对女性收入影响的分位数回归模型,发现随着分位点的提高,互联网使用对收入的正向影响也增强。在0.1分位点处,使用互联网能提高边际收入3184.90元,在0.5分位点处,使用互联网能提高边际收入5783.33元,在0.9分位点处,使用互联网能提高边际收入12005.36元。由于分位数回归不适用于预测,且从分位数回归结果看出,某些自变量对收入的影响是非线性的,故采用决策树回归建立收入预测模型,并与普通最小二乘回归进行7折交叉验证,发现决策树回归模型的平均误差平方和远小于普通最小二乘回归模型。

关键词：互联网使用女性就业 logistic回归分位数回归决策树回归

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滑坡趋势分析与应用研究

滑坡趋势分析与应用研究

作者：倪晓兰兰州交通大学

学位级别：硕士

我国地势西高东低,呈阶梯状,一旦发生连续降雨或大暴雨,容易引发地质灾害。滑坡灾害的频发给当地人民带来了严重危害。本文针对滑坡趋势主要从滑坡体边界线以及滑坡破坏区域面积和体积方面进行了研究。滑坡趋势分析与应用研究将会为滑... 详细信息

我国地势西高东低,呈阶梯状,一旦发生连续降雨或大暴雨,容易引发地质灾害。滑坡灾害的频发给当地人民带来了严重危害。本文针对滑坡趋势主要从滑坡体边界线以及滑坡破坏区域面积和体积方面进行了研究。滑坡趋势分析与应用研究将会为滑坡预防措施和治理措施的优化提供理论支撑,可以进一步预测后续雨水作用诱发的滑坡活动。本文主要采用模拟滑坡实验装置,根据不同降雨和不同坡角分别模拟五组不同类型滑坡实验。依据实验模拟数据,结合经验模态分解和人工神经网络对滑坡体边界线进行预测并计算误差,将滑坡破坏区域面积和体积运用机器学习方法进行预测并计算出预测误差。主要工作内容如下:(1)用Open CV中的threshold阈值函数进行图像处理,然后利用Origin Pro数据分析软件进行滑坡三维直观图构建,进行滑坡发展趋势对比分析。结果表明:降雨类型对滑坡稳定性具有很大的影响,前锋型降雨对滑坡破坏趋势的影响大于后锋型降雨对其产生的影响,因此在边坡防治过程中对前锋型降雨类型的滑坡给予重点关注。坡角越大时,滑坡越不稳定,滑坡破坏趋势越明显,当坡角达到60°时,滑坡在坡顶发生坍塌的可能性很大。(2)由于对处理后的滑坡体边界线直接进行预测误差较大,需要先进行经验模态分解(EMD),然后对其进行人工神经网络(ANN)预测。对滑坡破坏趋势的预测结合了二者的优点,去掉了数据中的干扰成分,能有效降低滑坡模拟数据的非平稳性,用分解到的本征模函数(IMF)作为ANN的输入变量进行预测,结果表现出更高的拟合精度和预测精度。(3)对滑坡破坏区域面积和体积的预测,用孔隙水压力和含水率对滑坡的影响,主要使用多元线性回归(MLR)、决策树回归(DTR)和Bagging回归三种方法预测。对模型预测精度对比可知,三种模型都具有较好的预测效果,其预测结果可以逼近真实的滑坡破坏区域面积和体积。MLR预测能有效的应用到对面积的预测中,DTR预测能有效的应用到对体积的预测中。Bagging回归预测根据影响滑坡破坏区域面积和体积的因素可以适当选择。

关键词：滑坡经验模态分解人工神经网络决策树回归 Bagging回归

城市滨水蓝绿空间冷岛效应的影响因素与分布特征--以武汉、南京和杭州为例

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西部人居环境学刊 2023年第6期38卷 22-29页

作者：王伟武梁爽杨涵淄浙江大学建筑工程学院

城市蓝绿空间的科学规划有利于缓减城市热岛、降低能耗和增进城市人群健康。然而,中国大城市滨水蓝绿空间冷岛效应却缺乏较为深入的定量分析和研究。本研究以武汉、南京和杭州三个水系发达城市为例,在借助多源遥感和GIS空间数据计算三... 详细信息

城市蓝绿空间的科学规划有利于缓减城市热岛、降低能耗和增进城市人群健康。然而,中国大城市滨水蓝绿空间冷岛效应却缺乏较为深入的定量分析和研究。本研究以武汉、南京和杭州三个水系发达城市为例,在借助多源遥感和GIS空间数据计算三个中国城市地表温度(LST)及冷岛强度基础上,采用基于机器学习的决策树回归方法探究各滨水蓝绿空间形态因子的对城市冷岛效应的影响程度和分布特征,同时有效克服了传统线性回归模型在揭示蓝绿空间众多影响因子交互作用方面的受限问题。结果表明,武汉滨水蓝绿空间的强冷岛效应区域位于东湖、汤逊湖等大型湖泊周边,南京则为秦淮河南岸,杭州则为钱塘江中段南侧和西湖南侧。决策树回归结果表明,不同城市起主导作用的景观形态因子也存在差异,不同城市的水域形态对城市热岛影响作用明显。在杭州和南京,水面率和绿地率为主导因子,杭州受其共同影响占72.9%,南京则为61.8%。在武汉,水面率、水域形状指数为主导因子,受其共同影响占63.5%。研究结果可以为中国大城市滨水蓝绿空间的科学规划及设计提供有益参考。

关键词：城市冷岛强度蓝绿空间城市水网形态决策树回归

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基于RGB图像的香梨体尺参数测量方法

农业与技术 2023年第8期43卷 25-28页

作者：张润芝吴刚塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300

为快速获取香梨果实的体尺参数,使香梨分级定价销售,提高香梨的经济价值。设计了一种香梨果实体尺参数检测方法。该方法可通过香梨RGB图像检测出香梨的长和直径并估算出香梨的体积参数。原始图像经边缘检测提取出香梨果实边缘,利用最小... 详细信息

为快速获取香梨果实的体尺参数,使香梨分级定价销售,提高香梨的经济价值。设计了一种香梨果实体尺参数检测方法。该方法可通过香梨RGB图像检测出香梨的长和直径并估算出香梨的体积参数。原始图像经边缘检测提取出香梨果实边缘,利用最小外接矩形法得到香梨长与直径的像素个数,通过已知大小的标定板换算出像素点实际大小,二者相乘计算出香梨的长和直径;分别使用SVR模型和决策树回归模型,采用长与直径特征参数训练并预测香梨的体积。实验采集了125个香梨样本的RGB图像,测量其真实的长、直径和体积,任选其中25个香梨的RGB图像检测其长和直径并作为测试集验证体积预估模型,剩下的100个香梨作为训练集。结果表明,长测量值的R 2为0.91,RMSE为1.87mm,平均相对误差为2.3%,香梨果实的直径测量值的R 2为0.71,而RMSE为1.94mm,平均相对误差为3.1%;采用SVR模型香梨体积预估值的R 2为0.45,RMSE为18.47mL,采用决策树回归模型香梨体积预估值的R 2为0.75,RMSE为12.07mL。该方法可为香梨分级装置的研发提供数据支撑。

关键词：计算机视觉体尺参数图像处理 SVR 决策树回归