1. 广东电网有限责任公司江门供电局
2. 合肥工业大学电气与自动化工程学院
3. 广东电网有限责任公司江门恩平供电局
Published:2025
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李冶, 刘国辉, 李鑫, et al. 基于改进随机森林的涡流检测方法研究[J]. 2025, (12): 34-39+48.
DOI:
李冶, 刘国辉, 李鑫, et al. 基于改进随机森林的涡流检测方法研究[J]. 2025, (12): 34-39+48. DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.12.005.
在智能电网建设中为保障结构安全,可通过有效检测方法精准获取混凝土结构中钢筋直径信息,提出一种改进的随机森林涡流检测方法,用于钢筋直径预测。利用主成分分析(PCA)对特征降维,剔除冗余信息,突出关键特征;引入K近邻(KNN)算法优化随机森林模型的叶节点预测,提升模型泛化能力和鲁棒性;实验借助Ansys Maxwell电磁仿真软件构建有限元模型采集样本数据,并采用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为评估指标。结果表明,所提方法在测试集上的预测精度显著优于传统随机森林模型。所提方法能有效增强随机森林性能,在智能电网建设中的钢筋直径无损检测方面具备高效、精准的优势,拥有实际工程应用的广泛推广价值。
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