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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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基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。 相似文献
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将三维激光扫描技术与 BIM 技术集成应用于施工阶段已越来越广泛。 通过定向对排名前 80 的施工企业 (排名以 2015-2016 年收入为准) 进行问卷调查, 分析三维激光扫描与 BIM 集成应用在施工阶段的应用情况以及总结影响其实施的众多因素, 并得到三维激光扫描技术与 BIM 技术集成应用于构建复杂管线 BIM 几何模型存在影响项目实施成败的 8 个主要因素。 其次, 通过 29 家施工企业对 8 个主要影响因素进行评价并打分, 根据打分结果利用熵权法得到 8 个主要影响因素的权重。 最后, 依据 8 个主要影响因素的权重总排序以及将其划分为 4 个层级, 给出利用三维激光扫描技术构建复杂管线 BIM 几何模型的实施建议, 为施工企业提供有价值的参考依据。 相似文献
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本文是大陆着名台湾问题专家,对民进党政权因系列弊案爆发,导致迅速衰败的缘由作出的系统性分析。文章指出了民进党迅速由盛而衰的四大症结所在,同时也指出目前台湾政局仍有许多不确定因素,大陆追求融合、和解、共赢的政策,仍需要一个很长的过程才能完全奏效。[编者按] 相似文献