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随机森林回归分析方法在代谢组学批次效应移除中的应用

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中国卫生统计 2020年第5期37卷 667-671页

作者：谭起龙邓魁李康李贞子哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081

目的通过随机森林回归(random forest,RF)方法提取不同批次间质控(quality control,QC)样本数据的批次特征,从而移除代谢组研究样本数据的批次效应,提高统计分析方法的分类识别能力。方法利用心血管疾病的代谢组质控样本在检测过程中产... 详细信息

目的通过随机森林回归(random forest,RF)方法提取不同批次间质控(quality control,QC)样本数据的批次特征,从而移除代谢组研究样本数据的批次效应,提高统计分析方法的分类识别能力。方法利用心血管疾病的代谢组质控样本在检测过程中产生的系统误差,通过随机森林回归方法获得质控样本质谱数据的系统误差特征,从而移除研究样本数据中存在的批次效应。对校正后的质谱数据用可视化方法和定量度量指标进行评价,再用统计方法筛选差异变量和建立判别模型,评价移除效果。结果经过QC-RF回归方法移除批次效应后的质谱数据分类判别效果明显优于使用QC-LOESS方法、ComBat方法和原始数据得到的结果。结论对于代谢组学质谱数据,QC-RF回归方法能够移除批次效应,提高数据的有效性和稳定性,具有实际应用价值。

关键词：代谢组学质谱数据批次效应随机森林回归

基于主成分分析和随机森林回归的冬小麦冠层叶绿素含量估算

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麦类作物学报 2023年

作者：王琪常庆瑞李铠陈晓凯缪慧玲史博太曾学亮李振发江西农业大学国土资源与环境学院西北农林科技大学资源环境学院

为提高冬小麦冠层光谱对叶绿素含量的估算精度,以陕西省乾县冬小麦为研究对象,利用SVC-1024i光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪实测了冬小麦冠层反射率和叶绿素含量,分析了一阶导数光谱、10种特征参数和9种植被指数与叶绿素含量的相关性,并利... 详细信息

为提高冬小麦冠层光谱对叶绿素含量的估算精度,以陕西省乾县冬小麦为研究对象,利用SVC-1024i光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪实测了冬小麦冠层反射率和叶绿素含量,分析了一阶导数光谱、10种特征参数和9种植被指数与叶绿素含量的相关性,并利用主成分分析(PCA)对叶绿素敏感的可见光波段(390～780nm)一阶导数光谱进行降维,将特征值大于1的主分量结合特征参数和植被指数形成不同的输入变量,用偏最小二乘回归和随机森林回归构建冬小麦冠层叶绿素估算模型,并利用独立样本对模型进行验证。结果表明,小麦冠层叶绿素含量与一阶导数光谱在751nm处的相关性最高(r=0.71),特征参数中红边蓝边归一化(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与叶绿素含量的相关性最高(r=0.66),植被指数(VI)中修正归一化差异指数(m ND705)相关性最高(r=0.74)。在输入变量相同的情况下,基于随机森林(RF)回归的预测模型均优于偏最小二乘回归(PLSR)模型,其中PCA-VI-RF模型的各精度指标均达到最优(r2=0.94,RMSE=1.05,RPD=3.70),是冬小麦冠层叶绿素含量估算的最优模型。

关键词：冬小麦冠层叶绿素主成分分析偏最小二乘法随机森林回归

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自注意力机制和随机森林回归的视频摘要生成

计算机工程与应用 2022年第4期58卷 198-205页

作者：李雷霆武光利郭振洲甘肃政法大学网络空间安全学院兰州730070 西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室兰州730030

是通过生成关键帧或片段来达到压缩视频的效果,能够在概括视频主要内容的基础上极大缩短观看时间,在视频快速浏览与检索领域应用广泛。现有方法大多只基于图像内容进行探索,忽略了视频具有时序的特点,且模型对波动数据学习能力较差,导... 详细信息

是通过生成关键帧或片段来达到压缩视频的效果,能够在概括视频主要内容的基础上极大缩短观看时间,在视频快速浏览与检索领域应用广泛。现有方法大多只基于图像内容进行探索,忽略了视频具有时序的特点,且模型对波动数据学习能力较差,导致生成的摘要缺乏时间连贯性和代表性。提出了一个以编码器-解码器为框架的视频摘要网络。具体来说,编码部分由卷积神经网络提取特征,通过自注意力机制提升对关键特征的权重,而解码部分由融合了随机森林的双向长短期记忆网络构成,通过调整随机森林和双向长短期记忆网络在损失函数中所占比例,使模型具有较强的稳定性和预测准确率。实验在两个数据集上与其他七种方法进行了比较,综合实验结果证明了方法的有效性与可行性。提出了自注意力机制和随机森林回归的视频摘要网络,利用自注意力机制完成对特征的优化,将双向长短期记忆网络与随机森林结合,提升模型的稳定性与泛化性,有效降低损失值,使得生成的视频摘要更符合用户视觉特性。

关键词：计算机视觉视频摘要自注意力机制长短期记忆网络随机森林回归

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基于随机森林回归的智能手机用步长估计模型

中国惯性技术学报 2020年第2期28卷 147-152页

作者：毕京学汪云甲齐红霞曹鸿基姚国标山东建筑大学测绘地理信息学院济南250101 中国矿业大学环境与测绘学院徐州221116

行人航位推算是智能手机室内定位与导航系统中最常用的方法,步长估计是重要组成部分。针对现有步长估计模型精度不够高、多数模型无法用于智能手机的问题,提出了一种面向智能手机基于随机森林回归的高精度步长估计模型。利用线性回归和... 详细信息

行人航位推算是智能手机室内定位与导航系统中最常用的方法,步长估计是重要组成部分。针对现有步长估计模型精度不够高、多数模型无法用于智能手机的问题,提出了一种面向智能手机基于随机森林回归的高精度步长估计模型。利用线性回归和相关分析方法对测试数据进行特征分析,以身高、步频及其算术平方根为训练特征构建随机森林回归模型,采用十折交叉验证法的误差评定结果(相关系数和均方根误差)对随机森林回归模型进行改进。利用提出步长估计模型在4段走廊内开展实验,步行211 m的距离误差为2.582 m,相对误差约为1.22%;与常用三种模型相比,相对误差减小了2.18%~5.82%,且具有更高轨迹重合度。实验结果表明,提出模型比常用三种模型具有更高估计精度。

关键词：室内定位智能手机行人航位推算步长估计随机森林回归十折交叉验证

基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

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工矿自动化 2023年第12期49卷 33-39页

作者：张增辉马文伟国家能源集团神东煤炭集团有限责任公司保德煤矿山西忻州036600 中煤科工集团沈阳研究院有限公司辽宁抚顺113122 煤矿安全技术国家重点实验室辽宁抚顺113122 西安交通大学人居环境与建筑工程学院陕西西安710049

回采工作面是矿井瓦斯涌出的主要场所,精准预测回采工作面的瓦斯涌出量,进而有针对性地提出防治措施,对保证矿井安全生产具有重要意义。提出了基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测方法。以工作面实测瓦斯涌出量数据为原始样... 详细信息

回采工作面是矿井瓦斯涌出的主要场所,精准预测回采工作面的瓦斯涌出量,进而有针对性地提出防治措施,对保证矿井安全生产具有重要意义。提出了基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测方法。以工作面实测瓦斯涌出量数据为原始样本,利用Bootstrap抽样方法进行随机抽样,以袋外数据(OOB)评估分数oob_score作为随机森林回归模型调参、特征变量重要性的评判指标,计算得出模型的最佳参数、特征变量重要性占比。对各特征变量的重要性占比进行排序,并按排序进行随机森林回归模型性能分析,结果表明:随着特征变量数的增加,模型性能不会呈现规律性的变化;当特征变量数较少时,可能存在过拟合的情况。测试结果表明,所创建的随机森林回归模型预测值与实测值的平均绝对误差、平均相对误差随着特征变量数的增加呈下降趋势,特征变量数的增加可在一定程度上提高模型的预测效果。针对同一组数据,与主成分回归分析法相比,随机森林回归模型平均相对误差降低了14.29%,预测效果更好,且原理更简单、调参更容易、计算速度更快,能够为矿井回采工作面瓦斯涌出量预测提供有力的理论支撑。

关键词：回采工作面瓦斯涌出量预测随机森林回归袋外数据评估分数特征变量重要性特征变量数

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基于随机森林回归的玉米单产估测

农业机械学报 2019年第7期50卷 237-245页

作者：王鹏新齐璇李俐王蕾许连香中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部农业灾害遥感重点实验室北京100083 中国农业大学土地科学与技术学院北京100083

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量... 详细信息

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R^2=0.303),达极显著水平(P随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9.85%,均方根误差为824.77kg/hm^2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。

关键词：玉米估产条件植被温度指数叶面积指数随机森林回归

利用随机森林回归进行极化SAR土壤水分反演

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武汉大学学报（信息科学版） 2019年第3期44卷 405-412页

作者：李平湘刘致曲杨杰孙维东黎旻懿任烨仙武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 德清数联空间信息技术有限公司浙江德清313200

全极化合成孔径雷达影像能够提供地物丰富的极化信息,挖掘这些信息在地表参数反演中的作用是目前相关领域的研究趋势之一。针对冬小麦区域的不同植被覆盖情况,利用随机森林回归对常用极化特征在土壤水分反演中的重要性进行评估,并在此... 详细信息

全极化合成孔径雷达影像能够提供地物丰富的极化信息,挖掘这些信息在地表参数反演中的作用是目前相关领域的研究趋势之一。针对冬小麦区域的不同植被覆盖情况,利用随机森林回归对常用极化特征在土壤水分反演中的重要性进行评估,并在此基础上进行特征选择,挑选优化的极化特征组合,构建了高精度的土壤水分反演模型。实验结果显示,由重要性评分较高的极化特征所组成的反演模型能得到均方根误差(root mean square error, RMSE)小于6%的反演精度,比只输入传统线极化后向散射系数的模型在不同时相、不同数据集的精度都有所提高。与支持向量回归和人工神经网络模型进行比较,利用随机森林回归进行重要性评分与土壤水分反演的效果更好。

关键词：极化SAR 土壤水分随机森林回归支持向量回归人工神经网络

用随机森林回归算法辨析长寿人群饮食特征与健康指标间量化关系

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食品工业科技 2022年第8期43卷 389-398页

作者：马金克宋瑶韩坤宸朱雯君于晓涵张钦任张曦予李全阳广西大学轻工与食品工程学院广西南宁530000

为探索广西长寿人群饮食特征与其身体健康指标之间潜在的量化关系,于2016~2018年征集广西长寿地区(凤山县、东兰县、上林县、大化县、岑溪市)的长寿人群及其部分后代为对象,采用半定量膳食频率调查问卷法(Food frequency questionnaire,... 详细信息

为探索广西长寿人群饮食特征与其身体健康指标之间潜在的量化关系,于2016~2018年征集广西长寿地区(凤山县、东兰县、上林县、大化县、岑溪市)的长寿人群及其部分后代为对象,采用半定量膳食频率调查问卷法(Food frequency questionnaire,FFQ)量化调查其饮食情况,收集长寿人群的常规体检指标及血液样本分析数据,用熵权法对所得结果相应指标的权重进行计算,进一步引入健康综合指数(Health composite index,HCI)对健康指标进行综合评估,再采用随机森林回归算法对志愿者食物及营养素摄入量与HCI间进行建模,据此探究各个参数之间存在的量化关系,模型的结果采用准确度(Accuracy)评估。结果表明,不同年龄组的BMI、血红蛋白、甘油三脂、C-反应蛋白具有显著性差异;食物组分摄入量及营养素摄入量在不同年龄组间差异性极显著(P随机森林回归算法建立的8个模型中,百岁组的食物和营养素摄入量对其HCI的回归准确度最高,分别为93.37%和93.40%。其中,高鱼虾类食物摄入量对百岁组HCI影响烈度较大,为0.41;低红肉类食物摄入量对90s组HCI影响烈度较高,为0.20,这也量化反映了水产品和红肉类产品对老人健康状况的影响作用。在本研究涉及的样本间,能量与蛋白质摄入量对HCI影响烈度较低(影响烈度随机森林回归模型,发现高鱼虾类、低红肉类食物摄入量及较高维生素A、高膳食纤维摄入量是百岁组、90s组所特有的饮食特征,对其HCI具有积极影响,这为通过饮食改善人体健康状况提供了参考。同时,该模型阐明的饮食与健康指标间的量化关系,也使得依据饮食特征预测志愿者的健康状况成为了可能。

关键词：长寿人群饮食特征健康指标量化随机森林回归准确度

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基于EnKF和随机森林回归的玉米单产估测

农业机械学报 2020年第9期51卷 135-143页

作者：王鹏新胡亚京李俐许连香中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部农业灾害遥感重点实验室北京100083 中国农业大学土地科学与技术学院北京100083

为了提高玉米的估产精度,以河北省中部平原为研究区域,采用CERES-Maize模型模拟2013—2018年8个典型样点玉米整个生育期的叶面积指数(LAI),将遥感反演的LAI与CERES-Maize模型模拟的LAI相结合,通过集合卡尔曼滤波(EnKF)同化算法实现2013... 详细信息

为了提高玉米的估产精度,以河北省中部平原为研究区域,采用CERES-Maize模型模拟2013—2018年8个典型样点玉米整个生育期的叶面积指数(LAI),将遥感反演的LAI与CERES-Maize模型模拟的LAI相结合,通过集合卡尔曼滤波(EnKF)同化算法实现2013—2018年玉米主要生育时期旬尺度LAI的同化,运用随机森林回归法计算同化和未同化的LAI权重,进而建立玉米单产估测模型,对2015年53个县(区)的玉米进行单产估测和精度评价,并分析2013—2018年玉米的单产时空分布特征。结果表明,采用EnKF算法对8个研究样点进行单点同化,同化LAI更符合玉米实际生长情况;将样点LAI同化值从单点尺度扩展到区域尺度,同化LAI图像减少了相邻像素间LAI陡升陡降的现象,其效果优于遥感反演的LAI;与未同化LAI构建的估测模型相比,应用同化的LAI所建的估测模型精度明显提高,R2提高了0.0245;在2015年河北中部平原53个县(区)估产结果中,总体平均相对误差为12.11%,RMSE为371 kg/hm^2,NRMSE为6.18%;河北中部平原玉米单产估测结果呈现个别年份波动、总体呈先减少后增加的年际变化特点,并呈现西部地区最高、北部和南部地区次之、东部地区最低的空间分布特征。

关键词：玉米估产集合卡尔曼滤波叶面积指数随机森林回归