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针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
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成渝高速公路重庆段安全事故分析研究 总被引:4,自引:1,他引:3
高建平 《重庆交通学院学报》2003,22(3):74-77,81
近年来,高速公路的安全问题越来越受到人们的重视.文中采用“前/后分析法”,对可能引起高速公路交通安全事故的因素用数理统计的方法进行了分析,总结出了成渝高速公路重庆段安全事故发生的特点和规律,为今后成渝高速公路重庆段安全措施的改进和安全事故的预防提供了一定的理论依据。 相似文献