分布式光伏受天气影响较大,测算110kV供电区域的分布式光伏承载能力,对区域供电来说意义重大。基于此,提出基于分类与回归树(calssification and regression tree,CART)的110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型。该模型以分布式电源...分布式光伏受天气影响较大,测算110kV供电区域的分布式光伏承载能力,对区域供电来说意义重大。基于此,提出基于分类与回归树(calssification and regression tree,CART)的110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型。该模型以分布式电源输出功率、区域分布式电源发电量占比、局部分布式电源线损增量等数据为基础,利用CART决策树建立110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型,并使用改进鲸鱼优化算法求解测算结果。经实验测试发现,该模型对分布式光伏承载能力的测算精准度较高,可有效测算不同实验区域在不同季节时的分布式光伏承载能力,具有较高的应用价值。展开更多
针对高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)帧间编码过程中编码单元(Coding Unit,CU)划分复杂度过高的问题,提出一种基于CART决策树的CU快速划分算法。该算法包括CART决策树建模和CU快速编码算法两部分。首先,将CU划分问题...针对高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)帧间编码过程中编码单元(Coding Unit,CU)划分复杂度过高的问题,提出一种基于CART决策树的CU快速划分算法。该算法包括CART决策树建模和CU快速编码算法两部分。首先,将CU划分问题归为二分类问题,以当前CU的空间相邻CU的深度划分信息作为最优特征属性,建立CART模型且进行测试评估;然后利用建立的CART模型对当前CU进行快速划分。实验结果表明,在保持编码性能的同时,该算法比HM16.0算法节省43.34%的编码时间,有效地提高了编码效率。展开更多
针对预警中空间群目标反演精度不高、鲁棒性较差的问题,提出了一种基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法的空间目标本体反演方法。首先构建分类与回归决策树,并将空间目标的入射角、光谱辐射亮度、温度等特征...针对预警中空间群目标反演精度不高、鲁棒性较差的问题,提出了一种基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法的空间目标本体反演方法。首先构建分类与回归决策树,并将空间目标的入射角、光谱辐射亮度、温度等特征数据作为决策树的输入;再基于基尼系数评估数据纯度,对目标在不同温度、不同入射角下的光谱辐射亮度进行分割;最后通过在每个节点处对数据集进行划分,实现对空间目标本体的有效反演。数值对比实验表明,3种典型空间目标的决策树模型反演结果与实际情况一致,验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘分布式光伏受天气影响较大,测算110kV供电区域的分布式光伏承载能力,对区域供电来说意义重大。基于此,提出基于分类与回归树(calssification and regression tree,CART)的110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型。该模型以分布式电源输出功率、区域分布式电源发电量占比、局部分布式电源线损增量等数据为基础,利用CART决策树建立110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型,并使用改进鲸鱼优化算法求解测算结果。经实验测试发现,该模型对分布式光伏承载能力的测算精准度较高,可有效测算不同实验区域在不同季节时的分布式光伏承载能力,具有较高的应用价值。
文摘针对高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)帧间编码过程中编码单元(Coding Unit,CU)划分复杂度过高的问题,提出一种基于CART决策树的CU快速划分算法。该算法包括CART决策树建模和CU快速编码算法两部分。首先,将CU划分问题归为二分类问题,以当前CU的空间相邻CU的深度划分信息作为最优特征属性,建立CART模型且进行测试评估;然后利用建立的CART模型对当前CU进行快速划分。实验结果表明,在保持编码性能的同时,该算法比HM16.0算法节省43.34%的编码时间,有效地提高了编码效率。
文摘针对预警中空间群目标反演精度不高、鲁棒性较差的问题,提出了一种基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法的空间目标本体反演方法。首先构建分类与回归决策树,并将空间目标的入射角、光谱辐射亮度、温度等特征数据作为决策树的输入;再基于基尼系数评估数据纯度,对目标在不同温度、不同入射角下的光谱辐射亮度进行分割;最后通过在每个节点处对数据集进行划分,实现对空间目标本体的有效反演。数值对比实验表明,3种典型空间目标的决策树模型反演结果与实际情况一致,验证了所提方法的有效性。
