基于改进随机森林的涡流检测方法研究

李冶; 刘国辉; 李鑫; 武顺强

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.12.005

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基于改进随机森林的涡流检测方法研究

研究与分析 | 更新时间：2026-01-12

- 基于改进随机森林的涡流检测方法研究
- 基于改进随机森林的涡流检测方法研究
- 电器与能效管理技术 2025年第12期页码：34-39+48
- 作者机构：
  
  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
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  安徽省重点研究与开发计划项目资金资助(202104a05020078)
- DOI：10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.12.005
  中图分类号： TU375
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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李冶, 刘国辉, 李鑫, 等. 基于改进随机森林的涡流检测方法研究[J]. 电器与能效管理技术, 2025,(12):34-39+48.

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.
李冶, 刘国辉, 李鑫, 等. 基于改进随机森林的涡流检测方法研究[J]. 电器与能效管理技术, 2025,(12):34-39+48. DOI： 10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.12.005.

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.

摘要

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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