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基于生存分析的智能电网安全告警事件持续时间预测模型
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作者 刘萧 李静 许珂 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第1期328-335,342,共9页
针对目前智能电网安全风险预测系统解释性不强的问题,提出一种基于生存分析中DeepSurv模型的改进模型来预测网络安全告警事件持续时间。为了加快运算速度,模型对原DeepSurv的神经网络部分进行改进。模型基于K-means,提出一种降维算法对... 针对目前智能电网安全风险预测系统解释性不强的问题,提出一种基于生存分析中DeepSurv模型的改进模型来预测网络安全告警事件持续时间。为了加快运算速度,模型对原DeepSurv的神经网络部分进行改进。模型基于K-means,提出一种降维算法对输入数据进行降维,通过改进的DeepSurv,获得智能电网安全告警事件持续时间的生存函数,并以此为依据计算C-index与MAPE。通过总耗时、C-index与MAPE这三个指标将模型和原DeepSurv进行比较,发现模型在预测准确率相差不大的情况下,大幅提高了运算速度。此外,由于模型是基于生存分析的,解释性较强,且能够提供网络安全告警事件关于持续时间的生存函数,即关于持续时间的概率预测,对智能电网安全风险预测研究有很大的参考意义。 展开更多
关键词 智能电网 网络安全告警事件 生存分析 神经网络 持续时间预测
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基于随机生存森林的交通事件持续时间预测 被引量:13
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作者 高珍 柯阿香 +1 位作者 余荣杰 王雪松 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1304-1310,共7页
采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,克服了传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷.该研究基于上海城市快速路网交通事件数据,结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据.原始数... 采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,克服了传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷.该研究基于上海城市快速路网交通事件数据,结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据.原始数据库分为训练数据(80%)和测试数据(20%).分析结果表明事件类型、路段长度、发生地点、剩余车道数、交通流量等变量对交通事件持续时间有显著影响;影响时间预测准确率结果表明随机生存森林模型预测精度显著优于随机森林的预测精度. 展开更多
关键词 交通运行管理 交通事件持续时间预测 随机生存森林 城市快速路
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基于风险分析的交通事件持续时间预测 被引量:9
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作者 康国祥 方守恩 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期241-245,共5页
采用基于风险分析的参数估计方法,利用嘉兴市辖区高速公路上1 062个交通事件持续时间数据,建立交通事件持续时间的威布尔加速失效时间预测模型.并用265个交通事件数据对模型的预测精度进行检验.检验结果表明,交通事故持续时间预测误差小... 采用基于风险分析的参数估计方法,利用嘉兴市辖区高速公路上1 062个交通事件持续时间数据,建立交通事件持续时间的威布尔加速失效时间预测模型.并用265个交通事件数据对模型的预测精度进行检验.检验结果表明,交通事故持续时间预测误差小于30min的准确率为78%,而只考虑持续时间大于10min的抛锚事件时,其持续时间预测误差小于10min的准确率为70%.基于风险分析的方法比仅基于贝叶斯或仅基于决策树算法的预测精度更高,数据利用范围更大. 展开更多
关键词 高速公路 交通事件 事件持续时间 持续时间预测 基于风险的持续时间模型 威布尔加速失效时间模型
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铁路调度指挥中故障数据文本处理技术及应用
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作者 洪鑫 江世玉 +2 位作者 张红斌 杜何伟 陈亚茹 《中国铁路》 北大核心 2024年第12期15-23,共9页
列车运行过程中的突发故障常常会给铁路运输系统带来严重影响,导致列车延误、运行计划紊乱等问题。通过对铁路故障数据进行分析和应用,能为调度指挥决策提供有效信息,提升调度指挥决策效率和效用。首先,提出铁路故障数据的文本数据预处... 列车运行过程中的突发故障常常会给铁路运输系统带来严重影响,导致列车延误、运行计划紊乱等问题。通过对铁路故障数据进行分析和应用,能为调度指挥决策提供有效信息,提升调度指挥决策效率和效用。首先,提出铁路故障数据的文本数据预处理方法,实现分词和数据清洗;进而,基于卷积神经网络的文本处理方法构建故障分类模型,以提高故障分类准确度和均衡性,并通过历史数据分析,选择分布拟合函数并确定拟合参数,实现对故障持续时间预测;同时,构建逻辑模型,考虑故障发生区间和相邻区间,通过列车在站内或区间的增加晚点情况判定列车运行过程是否受故障影响;最后,通过案例验证上述方法的可行性。 展开更多
关键词 铁路运输 调度指挥 故障文本分析 故障分类 故障持续时间预测 故障影响识别
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