基于最大互信息系数属性选择的冷轧产品机械性能预测 被引量：12

1

作者 颜弋凡 安路达 吕志民 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期68-75,共8页

对于冷轧产品机械性能预测建模时面对的需要对全流程众多影响工艺参数属性选择的问题,提出基于最大互信息系数(MIC)属性选择的机械性能预测建模方法。该方法首先利用MIC算法计算各性能指标和工艺参数之间的相关性度量,然后根据各相关度... 对于冷轧产品机械性能预测建模时面对的需要对全流程众多影响工艺参数属性选择的问题,提出基于最大互信息系数(MIC)属性选择的机械性能预测建模方法。该方法首先利用MIC算法计算各性能指标和工艺参数之间的相关性度量,然后根据各相关度量选择形成工艺参数属性子集用于性能预测模型建模及预测。研究结果表明:该建模方法构建的冷轧产品性能预测模型的预测精度高于全工艺参数模型、Pearson相关系数选择和经验知识选择,另外该方法也能选择出一些传统方法不能选择出的非线性影响关系的工艺参数。最优特征子集模型预测效果从原始全工艺参数模型的平均相对误差2.90%下降到2.30%。 展开更多

关键词 最大互信息系数 冷轧 机械性能预测 属性选择

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于最大互信息系数的城市节水驱动因素分析 被引量：1

2

作者 武利园 潘宇霖 +3 位作者 陈开宇 郭朋朋 李海燕 金弈 《人民黄河》 CAS 北大核心 2023年第1期87-92,共6页

为进一步优化城市节水评价体系,为预测城市节水潜力提供有效参考,采用最大互信息系数方法,分析了2006—2018年北京、天津、山东、山西、河北、河南6个省(市)城市用水、节水时空演变趋势以及城市用水指标的相关性,通过挖掘各指标间深层... 为进一步优化城市节水评价体系,为预测城市节水潜力提供有效参考,采用最大互信息系数方法,分析了2006—2018年北京、天津、山东、山西、河北、河南6个省(市)城市用水、节水时空演变趋势以及城市用水指标的相关性,通过挖掘各指标间深层次关系,识别研究区节水发展的关键驱动因素。结果表明:①研究区用水总量均呈增长趋势,用水结构由以生产运营用水为主向以居民家庭生活用水为主转变,居民家庭用水比重呈上升趋势,生产运营用水比重呈下降趋势;②节水量以工业节水为主,生活节水的重要性逐渐凸显;③地区人口规模和经济发展水平与节水量的关联性强于人均水资源量与节水量的关联性;④相对于技术进步,产业结构调整带来的工业用水综合效率提升对工业节水的促进效果更显著;⑤城市供用水系统和污废水处理系统与经济规模高度匹配,但供水管网漏损率和再生水利用水平与现发展阶段不匹配,城市供水管网漏损控制和非常规水源代替仍有较大提升空间。 展开更多

关键词 最大互信息系数 城市节水 驱动因素 用水结构-

在线阅读 下载PDF 职称材料

针对密码芯片频域互信息能量分析攻击 被引量：4

3

作者 王敏 吴震 +1 位作者 饶金涛 杜之波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期131-135,共5页

在对密码芯片进行时域上互信息能量分析基础上,提出频域上最大互信息系数能量分析攻击的方法。该方法结合了密码芯片在频域上信息泄露的原理和互信息能量分析攻击的原理,引入了最大互信息系数的概念,避免了在时域上进行曲线精确对齐的操... 在对密码芯片进行时域上互信息能量分析基础上,提出频域上最大互信息系数能量分析攻击的方法。该方法结合了密码芯片在频域上信息泄露的原理和互信息能量分析攻击的原理,引入了最大互信息系数的概念,避免了在时域上进行曲线精确对齐的操作,并针对国产密码算法SMS4进行了攻击测试。实验表明,频域上最大互信息系数攻击的有效性扩展了侧信道能量分析攻击的方法。 展开更多

关键词 侧信道攻击 互信息量 频域 最大互信息系数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Optuna-CatBoost和CRITIC评价法的水电机组劣化趋势评估

4

作者 杨峰 肖峰 +2 位作者 师博威 仝杰 李超顺 《水电能源科学》 北大核心 2025年第2期206-210,共5页

得益于日趋完善的状态监测系统,抽水蓄能电站记录了海量机组运行信息,为开展抽蓄机组劣化趋势评估提供了可靠的数据保障。为此,提出了一种基于Optuna-CatBoost和CRITIC(Criteria Importance though Intercrieria Correlation)评价法的... 得益于日趋完善的状态监测系统,抽水蓄能电站记录了海量机组运行信息,为开展抽蓄机组劣化趋势评估提供了可靠的数据保障。为此,提出了一种基于Optuna-CatBoost和CRITIC(Criteria Importance though Intercrieria Correlation)评价法的水电机组劣化评估方法。首先利用最大互信息系数(Maximal Information Coefficient)筛选出机组关键工况系数;然后利用Optuna对CatBoost进行参数寻优,建立Optuna-CatBoost水电机组劣化趋势评估模型;最后基于CRITIC评价法对各通道劣化序列客观赋权,生成机组整机劣化序列。试验结果表明,所提模型的精度优于其他对比模型,能很好地反映机组整机劣化趋势。 展开更多

关键词 水电机组 劣化评估 Optuna CatBoost 最大互信息系数 CRITIC评价法

在线阅读 下载PDF 职称材料

叶尔羌河流域水文气象要素演变规律及其与水力发电量的关联度分析

5

作者 梁树超 翟保豫 +4 位作者 李国庆 徐志 李子安 赵宇 彭旺 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第2期23-28,61,共7页

为解析叶尔羌河流域水文气象要素的演变规律及其与水力发电量的关联度,利用Mann-Kendall趋势检验和最大互信息系数等多种方法详细研究了流域各项水文气象要素的趋势性、突变性及其与水力发电量的关联度。结果表明:1960—2017年流域降水... 为解析叶尔羌河流域水文气象要素的演变规律及其与水力发电量的关联度,利用Mann-Kendall趋势检验和最大互信息系数等多种方法详细研究了流域各项水文气象要素的趋势性、突变性及其与水力发电量的关联度。结果表明:1960—2017年流域降水量、气温和径流量均呈显著上升趋势,蒸散发和风速则显著下降。其中洪水期的降水和径流上升趋势为0.49 mm/a和0.86 mm/a,是枯水期的4.1倍和2.4倍。气温和径流在所有季节均呈现显著上升趋势,蒸散发显著上升趋势主要体现在夏季和秋季。除风速外其他要素在20世纪90年代附近均出现了突变年份,其中降水量存在多个突变年份。水力发电量与径流量直接相关,而径流量又与积雪、气温和土壤温度等相关,当气温升高时冰雪融化加速,导致径流增大,从而提高水力发电量。 展开更多

关键词 叶尔羌河流域 趋势分析 最大互信息系数 气候变化 水力发电

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于特征组合的ECA-TCN光伏发电功率预测模型

6

作者 温廷新 郭晓赛 《太阳能学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期94-100,共7页

为有效挖掘光伏发电功率数据中的有效时序信息,进一步提升光伏发电功率预测效果,提出一种基于多因素融合的高效通道注意力机制(ECA)-时间卷积网络(TCN)预测模型。首先,采用最大互信息系数(MIC)提取光伏发电功率相关特征;其次,使用多项... 为有效挖掘光伏发电功率数据中的有效时序信息,进一步提升光伏发电功率预测效果,提出一种基于多因素融合的高效通道注意力机制(ECA)-时间卷积网络(TCN)预测模型。首先,采用最大互信息系数(MIC)提取光伏发电功率相关特征;其次,使用多项式特征衍生方法融合各相关因素特征,衍生高维特征,进行特征组合;然后,将自适应选择一维卷积核大小的ECA模块与可有效捕捉光伏发电功率数据时序性信息的TCN相结合,搭建ECA-TCN预测模型;最后,采用多个模型进行对比实验。实验结果表明:该文提出的特征组合方法可高效的选择光伏发电功率数据特征,提升特征的表现能力。特征组合后的ECA-TCN预测模型的均方根误差(RMSE)为0.0828 kW,相较于LSTM、LSTM-TCN、ECA-LSTM,ECA-TCN的RMSE分别降低了0.29、0.23和0.13个百分点,并具有最优的拟合度(R2)90.74%。该模型可在保持高拟合度的同时有效提高光伏发电功率预测精度。 展开更多

关键词 光伏发电 预测 时间卷积网络 最大互信息系数 高效通道注意力

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于MIC-iAFF-Stacking集成学习的航空器滑出时间预测 被引量：1

7

作者 李浩 卢朝阳 +2 位作者 谈翌平 苟利鹏 张慧子 《交通运输工程与信息学报》 2024年第4期142-153,共12页

针对当前单一模型预测航空器滑出时间精度提升存在瓶颈的问题,提出一种结合最大互信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC)的迭代注意力特征融合模块(iterative Attentional Feature Fusion,iAFF)和Stacking集成学习框架组合的... 针对当前单一模型预测航空器滑出时间精度提升存在瓶颈的问题,提出一种结合最大互信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC)的迭代注意力特征融合模块(iterative Attentional Feature Fusion,iAFF)和Stacking集成学习框架组合的航空器滑出时间预测模型。首先利用MIC提取出与滑出时间相关性较高的因素作为模型原始特征序列;然后以支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和极限梯度提升机(XGBoost)为基学习器模型对原始特征进行特征构造,并利用iAFF模块对基学习器得到的构造特征和原始特征进行特征融合,通过MLP对融合后的特征进行学习,最终得到预测滑出时间。经实际算例对比验证表明,与单一模型相比,MIC-iAFF-Stacking集成学习模型在±2、±3、±5 min误差范围内的预测精度分别提升了6.14%、6.40%、2.31%,证明了该模型在滑出时间预测中的有效性。 展开更多

关键词 航空运输 离港滑行时间 最大互信息系数 注意力特征融合 Stacking集成学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于集成学习的致密气藏产能预测新方法 被引量：1

8

作者 姜宝胜 白玉湖 +3 位作者 徐兵祥 马晓强 王苏冉 杜旭林 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期120-127,共8页

致密气藏产能预测是准确认识气藏、合理编制开发方案的重要基础。由于致密气藏储层物性差、非均质性强及压裂施工导致渗流规律复杂,其产能预测一直是项重大的挑战。利用集成学习思想,提出了将支持向量回归和AdaBoost回归通过堆叠模式耦... 致密气藏产能预测是准确认识气藏、合理编制开发方案的重要基础。由于致密气藏储层物性差、非均质性强及压裂施工导致渗流规律复杂,其产能预测一直是项重大的挑战。利用集成学习思想,提出了将支持向量回归和AdaBoost回归通过堆叠模式耦合来进行产能预测的新方法,并以鄂尔多斯盆地M致密气区块为例进行了应用。通过最大互信息系数法筛选出M气藏产能主要影响因素为气层厚度、渗透率、孔隙度、含气饱和度、实际砂量、液氮量;将主要影响因素数据及相应无阻流量构成学习样本,利用孤立森林算法进行异常值检测,并通过K近邻填补缺失值;利用本文产能预测新方法,并通过贝叶斯优化算法进行了参数优化。随机选取20%数据进行盲测,并以决定系数为评价标准。测试结果表明,本文所提方法的决定系数R2值为0.936,预测精度相较单一算法有了明显提升。该方法有效结合了不同算法的优点,为致密气产能预测提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 致密气藏 产能影响因素 最大互信息系数 产能预测 集成思想

在线阅读 下载PDF 职称材料

电力系统静态电压稳定裕度评估方法 被引量：3

9

作者 周召平 陈杰 +1 位作者 刘川 刘颂凯 《电子设计工程》 2014年第6期175-177,共3页

基于大数据集中隐含关系探索方法和电力系统大量的不同运行状态下的潮流数据,探寻出系统中与静态电压稳定相对裕度有最强的关系的变量,并基于这些变量构建相对裕度评估方法。该方法选取一定数量的关系性较强的变量作为相对稳定裕度的最... 基于大数据集中隐含关系探索方法和电力系统大量的不同运行状态下的潮流数据,探寻出系统中与静态电压稳定相对裕度有最强的关系的变量,并基于这些变量构建相对裕度评估方法。该方法选取一定数量的关系性较强的变量作为相对稳定裕度的最优输入变量,所使用的探索统计工具是最大互信息系数MIC(Maximal Information Coefficient)和皮尔逊相关系数PCC(Pearson Correlation Coefficient)。当所选的最优输入变量的值能从广域量测系统中获得,电力系统的静态电压稳定相对裕度便能够通过所探索出的关系实时地评估出来。结合PSS/E中39节点算例的仿真测试结果,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 最大互信息系数 皮尔逊相关系数 关系探索 电压稳定

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于MIC-LSTM-ATT的机场动态容量评估研究 被引量：1

10

作者 李雅聪 邵荃 +1 位作者 唐明 沈志远 《航空计算技术》 2023年第5期67-71,共5页

机场容量评估是空中交通管理和机场运行效率的关键,然而由于相关特征呈现非线性、时变性等复杂特性,机场动态容量评估仍具挑战。针对预测精度和可靠性问题,提出一种改进的深度学习机场动态容量评估方法(MIC-LSTM-Attention),主要包括基... 机场容量评估是空中交通管理和机场运行效率的关键,然而由于相关特征呈现非线性、时变性等复杂特性,机场动态容量评估仍具挑战。针对预测精度和可靠性问题,提出一种改进的深度学习机场动态容量评估方法(MIC-LSTM-Attention),主要包括基于最大互信息系数(MIC)进行相关性分析和引入注意力机制改进LSTM模型两部分。模型通过引入MIC确定强关联气象特征作为预测模型的输入,并应用注意力机制进行权重分配使得模型能够将注意力集中于重要气象信息上。实验数据为国内某大型国际机场一年内的航班运行及天气数据,实验建立了多个基线模型与所提模型进行对比分析。结果表明所构建的MIC-LSTM-ATT模型相较于其他3种方法拟合效果更好,准确度更高。 展开更多

关键词 机场容量 气象因素 最大互信息系数 长短时记忆神经网络 注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于MIC-VMD-GWO-LSTM的短期风电功率预测 被引量：1

11

作者 梁昌侯 龙华 +2 位作者 李帅 周筝 严北斗 《现代电子技术》 2023年第22期115-120,共6页

准确的风电功率预测可以合理安排风电场的发电计划和提高电网稳定性。针对单一预测模型预测精度低的问题,提出一种基于MIC-VMD-GWO-LSTM的短期风电功率预测模型。首先使用最大互信息系数法(MIC)对高维特征的风电数据集进行特征提取,以... 准确的风电功率预测可以合理安排风电场的发电计划和提高电网稳定性。针对单一预测模型预测精度低的问题,提出一种基于MIC-VMD-GWO-LSTM的短期风电功率预测模型。首先使用最大互信息系数法(MIC)对高维特征的风电数据集进行特征提取,以降低数据复杂度;然后采用变分模态分解(VMD)技术将风电功率序列分解为不同频率的模态,以减少功率数据的波动性;接着对每个模态建立GWO-LSTM预测模型,并利用灰狼优化(GWO)算法LSTM模型的相关参数进行优化;最后将每个模态的预测结果求和重构,得到最终的预测结果。仿真结果表明,相对于单一的BP和LSTM预测模型,基于MIC-VMD-GWO-LSTM的组合预测模型的MAPE分别降低了43.16%和31.14%,可有效提高预测精度,证明了该方法在风电功率预测运用中的有效性和可行性。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 最大互信息系数 变分模态分解 灰狼优化算法 长短期记忆 风电功率序列

在线阅读 下载PDF 职称材料

太湖典型风场作用下的水位特征研究 被引量：1

12

作者 赵金箫 徐世凯 +2 位作者 丁文浩 阮世平 王勇 《江西水利科技》 2020年第6期413-421,共9页

水位是关系太湖流域水安全问题的核心水动力参数.风场是太湖水位的决定性因素,但是两者间的相互关系尚不明确.本文基于原型观测试验采集的风场和水位数据,分析了SE和NE两种典型风场持续作用24h情况下,太湖6处水位站点的水位分布特征,总... 水位是关系太湖流域水安全问题的核心水动力参数.风场是太湖水位的决定性因素,但是两者间的相互关系尚不明确.本文基于原型观测试验采集的风场和水位数据,分析了SE和NE两种典型风场持续作用24h情况下,太湖6处水位站点的水位分布特征,总结了太湖水位对不同风速的响应关系.研究结果表明:地理位置决定了太湖水位站点的相关性,湖区北部犊山闸站和大浦口站间和南部洞庭西山站、小梅口站和吴溇站间的相关关系均较为显著;SE风向作用下,太湖水位分布特征与风速有关.9m/s风速作用下,太湖水位随风程增加而增加.5m/s左右风速作用下,太湖水位分布特征并不严格符合这一规律;NE风向作用下,太湖水位基本符合随风程增加而增加的规律,水深相同情况下,风速与环湖水位差正相关,风速相同情况下,水深与环湖水位差负相关. 展开更多

关键词 太湖 风生流 水位特征 原型观测 最大互信息系数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于大数据分析技术的风电机组齿轮箱故障预警 被引量：4

13

作者 成志伟 王晓丹 +1 位作者 李雪娇 邓永生 《内燃机与配件》 2023年第4期73-75,共3页

齿轮箱的损伤和失效会直接或间接导致风电机组的故障或停机,造成重大的经济损失。为了能对齿轮箱的故障状态进行预警,本文提出了一个基于大数据分析技术的风电机组齿轮箱故障预警模型。首先利用最大互信息系数分析各工况参数与齿轮箱输... 齿轮箱的损伤和失效会直接或间接导致风电机组的故障或停机,造成重大的经济损失。为了能对齿轮箱的故障状态进行预警,本文提出了一个基于大数据分析技术的风电机组齿轮箱故障预警模型。首先利用最大互信息系数分析各工况参数与齿轮箱输出轴温度的相关性,提取主要影响因子作为具有记忆时序信息的循环神经网络的输入特征,构建正常状态下齿轮箱温度的残差分布,设置故障预警阈值,从而实现对风电机组齿轮箱故障状态预警。 展开更多

关键词 齿轮箱 最大互信息系数 循环神经网络 残差分析 故障预警

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于机器学习的抗乳腺癌候选药物筛选模型优化 被引量：1

14

作者 庞国庆 严沛鑫 周康乔 《南通职业大学学报》 2023年第2期67-72,104,共7页

雌激素受体α亚型(Estrogen receptors alpha,ERα)被认为是治疗乳腺癌的重要靶标,对于治疗乳腺癌非常关键。为准确找出能抑制ERα活性的化合物,以504个分子描述符作为研究变量,采用Spearman相关系数、最大互信息系数和随机森林特征选... 雌激素受体α亚型(Estrogen receptors alpha,ERα)被认为是治疗乳腺癌的重要靶标,对于治疗乳腺癌非常关键。为准确找出能抑制ERα活性的化合物,以504个分子描述符作为研究变量,采用Spearman相关系数、最大互信息系数和随机森林特征选择三种方法,分别筛选出排名前30的分子描述符,综合三种方法的结果,使用基于秩的变量选择算法选出前20个对生物活性最具显著影响的分子描述符,并分别建立岭回归和随机森林非线性回归模型对其进行比较。结果表明,随机森林模型方法的预测效果更好,可用于化合物对ERα生物活性值的预测。 展开更多

关键词 乳腺癌 药物筛选 分子描述符 生物活性预测 Spearman相关系数 最大互信息系数 随机森林 岭回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种高效的支持向量机回归补偿算法 被引量：2

15

作者 屠海彪 颜亦磊 +3 位作者 刘凯锐 李文杰 房玉伟 侯玉亭 《信息技术与信息化》 2021年第11期36-42,共7页

支持向量机是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析,自变量之间的关联关系决定其模型的准确性高低,因此正确分析处理自变量关联关系显得非常重要。基于此,提出了基于时空关联性和最大互信息系数的支持向量机回归补... 支持向量机是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析,自变量之间的关联关系决定其模型的准确性高低,因此正确分析处理自变量关联关系显得非常重要。基于此,提出了基于时空关联性和最大互信息系数的支持向量机回归补偿算法,对支持向量机(support vector machine,SVM)的模型计算结果进行补偿优化。首先,基于时空相关性算法计算运行的经验频谱分布(emprical spectral distribution,ESD),确定SVM回归结果是否存在噪声和冗余基因;其次,进行基于最大互信息系数的SVM回归补偿优化。通过两个风机设备数据集的数据仿真实验,结果表明,文中算法搜索到的SVM优化计算数值能大幅提高支持向量机的性能,且具有较好的稳定性,是一种有效的支持向量机回归补偿算法。 展开更多

关键词 支持向量机 时空相关性 经验频谱分布 最大互信息系数 回归补偿

在线阅读 下载PDF 职称材料