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应用MIPSO-XGBoost算法预测汽油产率
被引量：
4
1
作者
林秋婷
刘建军
+2 位作者
逄辉
董少群
黄晓昕
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期659-667,共9页
应用机器学习方法预测催化裂化工艺过程汽油产率。首先从参数优化的角度,构建了应用线性权重递减的混合整数粒子群优化算法优化XGBoost参数;其次建立了基于MIPSO-XGBoost混合算法的汽油产率预测算法。结果表明:与经典的XGBoost算法相比,...
应用机器学习方法预测催化裂化工艺过程汽油产率。首先从参数优化的角度,构建了应用线性权重递减的混合整数粒子群优化算法优化XGBoost参数;其次建立了基于MIPSO-XGBoost混合算法的汽油产率预测算法。结果表明:与经典的XGBoost算法相比,MIPSO-XGBoost算法预测效果更好,均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)与平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.4083、0.1827、0.4848;与GBDT算法、RF算法和AdaBoost算法相比,MIPSO-XGBoost算法在预测精度上也具有明显的优势,MSE、MAE、MAPE的指标值更小,对汽油产率的拟合结果更接近实际值,表明MIPSO-XGBoost汽油产率预测算法能对汽油产率进行较准确有效的预测。
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关键词
粒子群优化(PSO)算法
XGBoost算法
混合整数
催化裂化
汽油产率
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职称材料
基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型
被引量：
3
2
作者
吴建宁
林秋婷
伍滨
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期641-649,共9页
针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向...
针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向量机准确表征人体动作差异稀疏分布的学习性能,提高小样本人体动作数据分类泛化性能。选用美国加利福尼亚州大学公开的可穿戴人体动作数据库UCI-HAR中所有30名受试者,共6类动作模式、10299个样本数据,采用十次交叉验证训练测试方法,评价所提出模型的有效性。结果表明,仅需约10个相关向量,分类准确率可达96%,分别高于基于核主成分分析的支持向量机和CNN-LSTM深度学习模型的分类准确率约5.4%和3.6%,有效提高小样本动作数据分类泛化性能,为准确鉴别人体动作变化提供一个新的思路和方法。
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关键词
人体动作分类
核主成分分析
相关向量机
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职称材料
基于随机规划模型的弹性木材供应链网络优化
被引量：
3
3
作者
陈诚
林秋婷
邱荣祖
《森林与环境学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期88-95,共8页
为提高木材供应链网络的弹性和可靠性,揭示随机事件发生概率对木材供应链网络弹性的影响,针对木材供应链网络特点,综合运用概率分析和情景树分析法,对可能发生不确定性事件的木材供应链网络的优化问题进行研究。构建了考虑节点失效的弹...
为提高木材供应链网络的弹性和可靠性,揭示随机事件发生概率对木材供应链网络弹性的影响,针对木材供应链网络特点,综合运用概率分析和情景树分析法,对可能发生不确定性事件的木材供应链网络的优化问题进行研究。构建了考虑节点失效的弹性供应链网络随机规划模型,通过模型求解得出最优网络方案;引入供应链网络弹性评价指标对求解得到的供应链网络的弹性进行测度量化,并与确定性优化模型的结果进行比较;进行了随机事件发生概率的敏感性分析。基于实例的数值计算结果表明,在不发生随机事件的情景下,提出的模型所得解的网络总成本比确定性模型的解高出1.75%,而在其他情景下,前者的网络总成本均小于后者,就网络总成本的期望值而言,提出的模型比确定性模型低19.92%;同时,供材点失效概率及对应的供材量与供应链网络期望总成本成正比。因此,提出的随机规划模型是科学有效的,能作为弹性木材供应链网络优化的决策工具;构建木材供应链网络时,应避免所有供材点均受到同一随机事件影响,并尽可能降低供应量大的供材点发生失效的概率。
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关键词
木材供应链网络
中断风险
供应失效
随机规划
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职称材料
题名
应用MIPSO-XGBoost算法预测汽油产率
被引量：
4
1
作者
林秋婷
刘建军
逄辉
董少群
黄晓昕
机构
中国石油大学(北京)理学院
石化盈科信息技术有限责任公司
出处
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期659-667,共9页
基金
国家自然科学基金项目(42002134)资助。
文摘
应用机器学习方法预测催化裂化工艺过程汽油产率。首先从参数优化的角度,构建了应用线性权重递减的混合整数粒子群优化算法优化XGBoost参数;其次建立了基于MIPSO-XGBoost混合算法的汽油产率预测算法。结果表明:与经典的XGBoost算法相比,MIPSO-XGBoost算法预测效果更好,均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)与平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.4083、0.1827、0.4848;与GBDT算法、RF算法和AdaBoost算法相比,MIPSO-XGBoost算法在预测精度上也具有明显的优势,MSE、MAE、MAPE的指标值更小,对汽油产率的拟合结果更接近实际值,表明MIPSO-XGBoost汽油产率预测算法能对汽油产率进行较准确有效的预测。
关键词
粒子群优化(PSO)算法
XGBoost算法
混合整数
催化裂化
汽油产率
Keywords
particle swarm optimization(PSO)algorithm
XGBoost algorithm
mixed integer
catalytic cracking
gasoline yield
分类号
TE65 [石油与天然气工程—油气加工工程]
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职称材料
题名
基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型
被引量：
3
2
作者
吴建宁
林秋婷
伍滨
机构
福建师范大学计算机与网络空间安全学院
福建师范大学数学与统计学院
福建师范大学校医院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期641-649,共9页
基金
国家自然科学基金(82072043)
福建省自然科学基金(2020J01163)。
文摘
针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向量机准确表征人体动作差异稀疏分布的学习性能,提高小样本人体动作数据分类泛化性能。选用美国加利福尼亚州大学公开的可穿戴人体动作数据库UCI-HAR中所有30名受试者,共6类动作模式、10299个样本数据,采用十次交叉验证训练测试方法,评价所提出模型的有效性。结果表明,仅需约10个相关向量,分类准确率可达96%,分别高于基于核主成分分析的支持向量机和CNN-LSTM深度学习模型的分类准确率约5.4%和3.6%,有效提高小样本动作数据分类泛化性能,为准确鉴别人体动作变化提供一个新的思路和方法。
关键词
人体动作分类
核主成分分析
相关向量机
Keywords
human activity classification
kernel principal component analysis
relevance vector machine
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
基于随机规划模型的弹性木材供应链网络优化
被引量：
3
3
作者
陈诚
林秋婷
邱荣祖
机构
福建农林大学交通与土木工程学院
出处
《森林与环境学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期88-95,共8页
基金
福建省自然科学基金项目(2017J01788)
福建省社会科学规划一般项目(FJ2019B093)
+1 种基金
福建省教育厅出国留学基金项目
福建省大学生创新创业训练项目(201910389082)。
文摘
为提高木材供应链网络的弹性和可靠性,揭示随机事件发生概率对木材供应链网络弹性的影响,针对木材供应链网络特点,综合运用概率分析和情景树分析法,对可能发生不确定性事件的木材供应链网络的优化问题进行研究。构建了考虑节点失效的弹性供应链网络随机规划模型,通过模型求解得出最优网络方案;引入供应链网络弹性评价指标对求解得到的供应链网络的弹性进行测度量化,并与确定性优化模型的结果进行比较;进行了随机事件发生概率的敏感性分析。基于实例的数值计算结果表明,在不发生随机事件的情景下,提出的模型所得解的网络总成本比确定性模型的解高出1.75%,而在其他情景下,前者的网络总成本均小于后者,就网络总成本的期望值而言,提出的模型比确定性模型低19.92%;同时,供材点失效概率及对应的供材量与供应链网络期望总成本成正比。因此,提出的随机规划模型是科学有效的,能作为弹性木材供应链网络优化的决策工具;构建木材供应链网络时,应避免所有供材点均受到同一随机事件影响,并尽可能降低供应量大的供材点发生失效的概率。
关键词
木材供应链网络
中断风险
供应失效
随机规划
Keywords
timber supply chain network
disruption risk
supply failure
stochastic programming
分类号
S782.5 [农业科学—木材科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用MIPSO-XGBoost算法预测汽油产率
林秋婷
刘建军
逄辉
董少群
黄晓昕
《石油学报（石油加工）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型
吴建宁
林秋婷
伍滨
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于随机规划模型的弹性木材供应链网络优化
陈诚
林秋婷
邱荣祖
《森林与环境学报》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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