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Fault diagnosis of spur gearbox based on random forest and wavelet packet decomposition
Diego CABRERA,Fernando SANCHO,René-Vinicio SÁNCHEZ,Grover ZURITA,Mariela CERRADA,Chuan LI,Rafael E. VÁSQUEZ
《机械工程前沿(英文)》 2015年 第10卷 第3期 页码 277-286 doi: 10.1007/s11465-015-0348-8
This paper addresses the development of a random forest classifier for the multi-class fault diagnosis in spur gearboxes. The vibration signal’s condition parameters are first extracted by applying the wavelet packet decomposition with multiple mother wavelets, and the coefficients’ energy content for terminal nodes is used as the input feature for the classification problem. Then, a study through the parameters’ space to find the best values for the number of trees and the number of random features is performed. In this way, the best set of mother wavelets for the application is identified and the best features are selected through the internal ranking of the random forest classifier. The results show that the proposed method reached 98.68% in classification accuracy, and high efficiency and robustness in the models.
关键词: fault diagnosis spur gearbox wavelet packet decomposition random forest
Hai-Bang LY; Huong-Lan Thi VU; Lanh Si HO; Binh Thai PHAM
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第2期 页码 224-238 doi: 10.1007/s11709-022-0812-6
关键词: soil consolidation coefficient machine learning random forest Relief
Tanvi SINGH, Mahesh PAL, V. K. ARORA
《结构与土木工程前沿(英文)》 2019年 第13卷 第3期 页码 674-685 doi: 10.1007/s11709-018-0505-3
关键词: batter piles oblique load test neural network M5 model tree random forest regression ANOVA
基于随机森林模型的滑动轨迹人机识别 Research Articles
Zhen-yi XU, Yu KANG, Yang CAO, Yu-xiao YANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第7期 页码 925-929 doi: 10.1631/FITEE.1700442
SPT based determination of undrained shear strength: Regression models and machine learning
Walid Khalid MBARAK, Esma Nur CINICIOGLU, Ozer CINICIOGLU
《结构与土木工程前沿(英文)》 2020年 第14卷 第1期 页码 185-198 doi: 10.1007/s11709-019-0591-x
关键词: undrained shear strength linear regression random forest gradient boosting machine learning standard penetration test
Estimation of flexible pavement structural capacity using machine learning techniques
Nader KARBALLAEEZADEH, Hosein GHASEMZADEH TEHRANI, Danial MOHAMMADZADEH SHADMEHRI, Shahaboddin SHAMSHIRBAND
《结构与土木工程前沿(英文)》 2020年 第14卷 第5期 页码 1083-1096 doi: 10.1007/s11709-020-0654-z
关键词: transportation infrastructure flexible pavement structural number prediction Gaussian process regression M5P model tree random forest
Progress of forest certification in China
Wenming LU, Maharaj MUTHOO
《农业科学与工程前沿(英文)》 2017年 第4卷 第4期 页码 414-420 doi: 10.15302/J-FASE-2017185
关键词: China Forest Certification Scheme forest certification government support opportunities and challenges sustainable forest management
Application of machine learning technique for predicting and evaluating chloride ingress in concrete
Van Quan TRAN; Van Loi GIAP; Dinh Phien VU; Riya Catherine GEORGE; Lanh Si HO
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第9期 页码 1153-1169 doi: 10.1007/s11709-022-0830-4
关键词: gradient boosting random forest chloride content concrete sensitivity analysis.
A hierarchical system to predict behavior of soil and cantilever sheet wall by data-driven models
Nang Duc BUI; Hieu Chi PHAN; Tiep Duc PHAM; Ashutosh Sutra DHAR
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第6期 页码 667-684 doi: 10.1007/s11709-022-0822-4
关键词: finite element analysis cantilever sheet wall machine learning artificial neural network random forest
裂缝性储层数据驱动模型证伪与不确定性量化 Article
方军龄, 龚斌, Jef Caers
《工程(英文)》 2022年 第18卷 第11期 页码 116-128 doi: 10.1016/j.eng.2022.04.015
天然裂缝的许多特性是不确定的,如裂缝的空间分布、岩石物理特性和流体流动性能。贝叶斯定理提供了一个框架来量化地质建模和流动模拟的不确定性,从而支持储层物性预测。贝叶斯方法在裂缝性储层中的应用大多局限于合成案例。然而,在现场应用中,一个主要问题是贝叶斯先验是被证伪的,因为它不能预测油气藏的生产历史。在本文中,我们展示了如何利用全局敏感性分析(GSA)来确定先验被证伪的原因。然后,我们采用近似贝叶斯计算(ABC)方法,结合基于决策树的代理模型来拟合生产历史。我们将这两种方法应用于一个复杂的裂缝性油气藏,其中综合考虑了所有不确定因素,包括油层物理特性、岩石物理特性、流体特性、离散裂缝参数以及压力和渗透率的动态变化。我们成功地找出了证伪的几个原因。结果表明,我们提出的方法可以有效地量化裂缝性储层建模和流动模拟的不确定性。此外,关键参数的不确定性,如裂缝开度和断层传导率,得到了降低。
赵宪文
《中国工程科学》 2000年 第2卷 第5期 页码 66-71
从森林火灾成灾的三个基本因子(火源、环境和可燃物)入手,在宏观上对西南地区森林火灾预报方法进行了探讨。在预测林火发生方面,考虑到人为火是发生森林火灾的主要原因,有很大随机性,因而采用了马尔科夫随机过程理论。在分析成灾环境时,采用了与天、地、生相关分析的方法。特别在可燃物的贮量估测方面,用航天遥感数据,提出一套新的框算方法,为在区域的尺度上估测森林火灾给出了有效的、定量的方法,从而提高了可信度。
宋湛谦
《中国工程科学》 2001年 第3卷 第2期 页码 1-6
林产化学工业是将可再生的森林资源经过化学加工生产出各种有用的产品。它是森林资源高效可持续利用的一个重要组成部分。文章介绍我国林产化学工业的现状,并指出今后发展方向,即加强创新研究,开发深加工产品;推进林产化工企业向大型化发展;发展木材制浆造纸和开发木质能源。
《环境科学与工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第3期 doi: 10.1007/s11783-021-1473-8
• Earthworms increase CO2 and N2O emissions in agricultural and forest soil.
关键词: Carbon sequestration Forest soil Cattle manure biochar Greenhouse gas emissions Soil fauna
Floating forest: A novel breakwater-windbreak structure against wind and wave hazards
《结构与土木工程前沿(英文)》 2021年 第15卷 第5期 页码 1111-1127 doi: 10.1007/s11709-021-0757-1
关键词: floating structure breakwater windbreak hydrodynamic CFD
Simulation of heterogeneous two-phase media using random fields and level sets
George STEFANOU
《结构与土木工程前沿(英文)》 2015年 第9卷 第2期 页码 114-120 doi: 10.1007/s11709-014-0267-5
关键词: microstructure random fields level sets shape recovery two-phase media
标题 作者 时间 类型 操作
Fault diagnosis of spur gearbox based on random forest and wavelet packet decomposition
Diego CABRERA,Fernando SANCHO,René-Vinicio SÁNCHEZ,Grover ZURITA,Mariela CERRADA,Chuan LI,Rafael E. VÁSQUEZ
期刊论文
Dimensionality reduction and prediction of soil consolidation coefficient using random forest coupling
Hai-Bang LY; Huong-Lan Thi VU; Lanh Si HO; Binh Thai PHAM
期刊论文
Modeling oblique load carrying capacity of batter pile groups using neural network, random forest regression
Tanvi SINGH, Mahesh PAL, V. K. ARORA
期刊论文
SPT based determination of undrained shear strength: Regression models and machine learning
Walid Khalid MBARAK, Esma Nur CINICIOGLU, Ozer CINICIOGLU
期刊论文
Estimation of flexible pavement structural capacity using machine learning techniques
Nader KARBALLAEEZADEH, Hosein GHASEMZADEH TEHRANI, Danial MOHAMMADZADEH SHADMEHRI, Shahaboddin SHAMSHIRBAND
期刊论文
Application of machine learning technique for predicting and evaluating chloride ingress in concrete
Van Quan TRAN; Van Loi GIAP; Dinh Phien VU; Riya Catherine GEORGE; Lanh Si HO
期刊论文
A hierarchical system to predict behavior of soil and cantilever sheet wall by data-driven models
Nang Duc BUI; Hieu Chi PHAN; Tiep Duc PHAM; Ashutosh Sutra DHAR
期刊论文
Cattle manure biochar and earthworm interactively affected CO and NO emissions in agricultural and forest
期刊论文