基于随机森林的突发事件分级模型研究

被引:28
作者
徐绪堪 [1 ,2 ]
王京 [1 ]
机构
[1] 河海大学企业管理学院
[2] 南京大学信息管理学院
关键词
突发事件; 分级; 随机森林;
D O I
暂无
中图分类号
D63 [国家行政管理]; TV87 [防洪工程];
学科分类号
030209 [中国政治]; 081502 [水力学及河流动力学];
摘要
突发事件的分级是快速响应和有效应对的基础,为了解决目前突发事件分级宽泛、主观性强和动态适应性弱等问题,将多分类器集成引入突发事件的分级过程中,借助随机森林组合分类器,针对突发事件特征,构建突发事件分级的随机森林模型,形成突发事件分级过程,进而对事前的应急预案制定、事中的应急资源配置和应急决策提供有力支撑;最后,以2014-2016年洪涝灾害突发事件为例检验构建的模型和过程。研究结果表明:与支持向量机方法相比,通过检验随机森林组合分类器分类结果准确率达到97.56%,在突发事件分级的应用上是可行的,进而可为突发事件的快速响应和应急决策提供信息支撑和参考依据。
引用
收藏
页码:77 / 81
页数:5
相关论文
共 16 条
[1]
Random forests for genomic data analysis [J].
Chen, Xi ;
Ishwaran, Hemant .
GENOMICS, 2012, 99 (06) :323-329
[2]
E-Marketplace Emergence: Evolution, Developments and Classification [J].
Movahedi, Bahar ;
Lavassani, Kayvan Miri ;
Kumar, Vinod .
JOURNAL OF ELECTRONIC COMMERCE IN ORGANIZATIONS, 2012, 10 (01) :14-32
[3]
Random forests [J].
Breiman, L .
MACHINE LEARNING, 2001, 45 (01) :5-32
[4]
基于随机森林算法的农耕区土地利用分类研究 [J].
马玥 ;
姜琦刚 ;
孟治国 ;
李远华 ;
王栋 ;
刘骅欣 .
农业机械学报, 2016, 47 (01) :297-303
[5]
基于随机森林的烤烟香型分类研究 [J].
郭东锋 ;
胡海洲 ;
汪季涛 ;
姚忠达 ;
杨辉 ;
徐玮 ;
刘新民 .
中国农学通报, 2015, 31 (06) :241-246
[6]
基于随机森林的洪灾风险评价模型及其应用 [J].
赖成光 ;
陈晓宏 ;
赵仕威 ;
王兆礼 ;
吴旭树 .
水利学报, 2015, 46 (01) :58-66
[7]
基于局部轮廓和随机森林的人体行为识别 [J].
蔡加欣 ;
冯国灿 ;
汤鑫 ;
罗志宏 .
光学学报, 2014, 34 (10) :212-221
[8]
重大洪涝灾害过程灾情时变模式挖掘 [J].
张鹏 ;
郭邵俊 ;
刘哲 ;
陆野 .
自然灾害学报, 2014, 23 (04) :13-18
[9]
基于支持向量机的突发事件分级研究 [J].
商丽媛 ;
谭清美 .
管理工程学报, 2014, 28 (01) :119-123
[10]
基于改进的灰色定权聚类分析的突发事件分级研究 [J].
吴凤平 ;
程铁军 .
中国管理科学, 2013, 21(S1) (S1) :110-113