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题名考虑因子偏依赖量的高速公路严重交通事故特征推理
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作者
翟长旭
朱军功
徐迎豪
王涛
覃文文
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机构
重庆市交通规划研究院
重庆市城市交通大数据工程技术研究中心
重庆市铁路(集团)有限公司
昆明理工大学交通工程学院
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出处
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第9期59-66,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(72461015)
云南省基础研究计划面上项目(202401AT070309)
云南省“兴滇英才支持计划”青年人才专项项目(KKXX202402046)。
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文摘
为从全局视角推理高速公路严交通重事故特征,基于西南地区某城市高速公路开通10年以来的历史事故数据,运用线性规划方法将不同严重等级事故纳入统一研究体系,利用机器学习因子偏依赖量分析方法从全局视角模拟事故因素与事故严重度之间的条件依赖关系,推理严重交通事故的因子特征。研究结果表明:事故时间、车辆类型、事故形态、事故位置与天气情况是诱发严重事故的重要特征;事故时间、事故位置、驾驶人驾龄与事故严重度间存在明显的非线性关系,严重事故的时间特征是05:00时和08:00时,涉事车辆类型特征是货车,事故形态特征是追尾,事故位置特征是高速公路里程的60~80 km区段,天气特征是阴天,驾驶人驾龄特征是不足1年,路段类型特征是隧道。
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关键词
交通运输工程
安全工程
事故致因推理
事故严重度预测
高速公路
偏依赖量
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Keywords
traffic and transportation engineering
safety engineering
accident causation reasoning
accident severity prediction
highway
partial dependence
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分类号
U491.31
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于偏依赖量的风功率影响因素相关性分析方法
被引量：8
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作者
庞传军
余建明
张波
刘艳
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机构
南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)
北京科东电力控制系统有限责任公司
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期552-558,共7页
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基金
国家电网有限公司科技项目(5100-201940013A-0-0-00)。
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文摘
分析各类影响因素与风电功率之间的相关性对于提升风电功率预测的准确度和评估风电机组的性能具有重要意义。针对原有相关性分析没有考虑风电功率时变特性和不能反映影响因素与风电功率之间复杂非线性关系的问题,提出基于影响因素重要性和偏依赖量的相关性分析方法。首先,基于历史数据,利用梯度提升树和人工神经网络训练风电功率模型。其次,基于功率模型提出影响因素重要性指标,识别影响功率的重要因素。然后,利用风电功率对各类影响因素的偏依赖量衡量影响因素的变化对风电功率趋势的非线性影响。最后,采用实际风电功率数据进行验证,实验结果表明所提方法能够识别影响风电功率的重要因素,并可衡量各类因素的变化与风电功率之间的非线性相关关系。
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关键词
风电功率
相关性
风电功率模型
影响因素重要性
偏依赖量
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Keywords
wind power
correlation
wind power model
importance of influencing factors
partial dependence
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于梯度提升树计及非线性的电力负荷影响因素分析
被引量：18
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作者
庞传军
余建明
张波
刘艳
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机构
南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)
北京科东电力控制系统有限责任公司
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第24期71-78,共8页
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基金
国家电网公司科技项目资助(5700-202055368A-0-0-00)。
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文摘
分析负荷影响因素对电力负荷的影响对于电网调度人员了解负荷特性,提高负荷预测准确度具有重要的意义。针对传统相关性分析方法不能考虑复杂非线性影响的问题,采用先训练负荷预测模型,再分析相关性的思路,提出基于负荷预测模型的相关性分析方法,发现两者之间的非线性相关关系。首先,利用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)的非线性建模和特征提取能力训练负荷预测模型。然后,基于预测模型提出采用重要性衡量影响因素对负荷的非线性影响,识别重要影响因素。最后,利用负荷对影响因素的偏依赖量计算各类影响因素变化对负荷变化趋势的非线性影响。采用实际的负荷数据进行验证,并与皮尔逊相关系数法进行对比。实验结果表明该方法能够有效识别影响负荷的重要因素,并能够发现各类因素和负荷之间的非线性关系。
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关键词
负荷影响因素
电力负荷
非线性相关
梯度提升树
偏依赖量
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Keywords
load influencing factors
power load
nonlinear correlation
gradient boosting tree
partial dependence
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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