变分模态分解与极限梯度提升树融合的高速轴向柱塞泵空化等级识别 被引量：3

1

作者 王立尧 王远航 +4 位作者 孟苓辉 李小兵 潮群 陶建峰 刘成良 《液压与气动》 北大核心 2021年第5期62-67,共6页

针对高速轴向柱塞泵在不同空化程度下故障特征不明显导致识别准确率低的问题,提出了一种变分模态分解和极限梯度提升树融合的识别方法。在不同空化等级下进行高速轴向柱塞泵空化试验,采集壳体的振动加速度信号,对信号采用变分模态分解... 针对高速轴向柱塞泵在不同空化程度下故障特征不明显导致识别准确率低的问题,提出了一种变分模态分解和极限梯度提升树融合的识别方法。在不同空化等级下进行高速轴向柱塞泵空化试验,采集壳体的振动加速度信号,对信号采用变分模态分解方法并从中提取故障特征以构造特征数据集,最后利用极限梯度提升树进行空化等级的识别。为证明所提方法的抗噪性能,在测试集中加入了随机高斯白噪声。结果表明,加入不同信噪比的噪声后,该识别模型仍能准确地识别出高速轴向柱塞泵的空化等级。 展开更多

关键词 高速轴向柱塞泵 空化等级识别 变分模态分解 极限梯度提升树

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同步压缩小波与极限梯度提升树融合的柴油机失火故障诊断 被引量：11

2

作者 李卫星 陶建峰 +1 位作者 覃程锦 刘成良 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期47-54,169,共9页

针对柴油机失火故障诊断特征提取分辨率较低和分类评估容易出现过拟合的问题,提出了一种同步压缩小波变换和极限梯度提升树融合的诊断方法。在不同转速下进行柴油机失火性能试验,采集缸盖振动信号,对信号利用时域统计、同步压缩小波提... 针对柴油机失火故障诊断特征提取分辨率较低和分类评估容易出现过拟合的问题,提出了一种同步压缩小波变换和极限梯度提升树融合的诊断方法。在不同转速下进行柴油机失火性能试验,采集缸盖振动信号,对信号利用时域统计、同步压缩小波提取特征,再采用局部线性嵌入方法进行特征降维,最后利用极限梯度提升树进行失火评估分类。不同工况与评估方法下的对比实验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达99.828%,相比小波包特征提取的评估方法提升至少10%。在低模型复杂度下,所提方法具有最小的模型预测均方根误差,证明了方法的鲁棒性和抑制模型过拟合的能力。 展开更多

关键词 失火故障诊断 同步压缩小波变换 极限梯度提升树 局部线性嵌入

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基于极限梯度提升树的实时P波初至自动拾取方法

3

作者 李山有 高艺萱 +3 位作者 卢建旗 谢志南 马强 谢博楠 《中国铁道科学》 2025年第4期199-209,共11页

针对传统P波初至自动拾取方法抗干扰能力弱、拾取精度低的问题,提出1种基于极限梯度提升树(XGBoost)的实时P波初至自动拾取方法。首先,选择有助于区分地震信号与背景噪声的4种特征参数作为模型的输入,以降低模型的复杂度;其次,构建P波... 针对传统P波初至自动拾取方法抗干扰能力弱、拾取精度低的问题,提出1种基于极限梯度提升树(XGBoost)的实时P波初至自动拾取方法。首先,选择有助于区分地震信号与背景噪声的4种特征参数作为模型的输入,以降低模型的复杂度;其次,构建P波初至自动拾取XGBoost模型,并对模型进行训练和测试;最后,通过与目前地震预警中常用的P波初至实时识别方法进行对比,验证模型的有效性。结果表明:所提方法在±0.5 s误差范围内的拾取样本占比为93.3%,优于能量周期双参数(EDP-Picker)方法和短时/长时平均比(STA/LTA)方法,二者拾取样本占比分别为91.9%和83.6%;当误差超出±0.5 s时,XGBoost方法的提前和滞后触发样本占比分别为4.27%和5.26%,而EDP-Picker的相应比例分别为5.03%和6.50%,STA/LTA的相应比例分别为5.39%和1.71%。相较于2种传统方法,XGBoost方法的综合性能显著提升,且具有更高的识别精度和更强的抗干扰能力,能够更稳定地适应复杂场景下的拾取需求。 展开更多

关键词 现地预警 地震紧急处置 P波初至自动识别 极限梯度提升树 机器学习

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基于梯度提升机的中国陆地生态系统土壤异养呼吸预测

4

作者 张金文 王文龙 +4 位作者 倪荣雨 张彬梅 曾爱聪 郭福涛 苏漳文 《浙江农林大学学报》 北大核心 2025年第4期774-783,共10页

【目的】极限梯度提升树(XGBoost)与轻量级梯度提升机(LightGBM)模型在梯度提升决策树框架下各具优势,系统对比两者在土壤异养呼吸估算中的性能差异,有助于深入挖掘梯度提升机在生态系统碳通量预测中的潜力,并推动该类模型在大尺度碳循... 【目的】极限梯度提升树(XGBoost)与轻量级梯度提升机(LightGBM)模型在梯度提升决策树框架下各具优势,系统对比两者在土壤异养呼吸估算中的性能差异,有助于深入挖掘梯度提升机在生态系统碳通量预测中的潜力,并推动该类模型在大尺度碳循环模拟中的优化应用。【方法】基于全球土壤呼吸数据库(SRDB),构建了中国陆地生态系统的土壤异养呼吸及环境因子数据库,利用XGBoost和LightGBM 2种梯度提升机模型对2000—2023年中国陆地生态系统土壤异养呼吸进行估算与对比分析,并进一步探讨中国陆地生态系统土壤异养呼吸的空间分布趋势及其主要影响因素。【结果】①2个模型均展现出较高的预测精度(测试集决定系数均为0.91),XGBoost模型在训练集上表现出较强的拟合能力,LightGBM模型则在测试集上能够更好地控制误差。②在2000—2023年,XGBoost与LightGBM模型估算的中国陆地生态系统土壤异养呼吸年平均值分别为299.57和294.60 g·m^(−2)·a^(−1),年际变化幅度分别为19.51和32.43 g·m^(−2)·a^(−1)。③中国陆地生态系统土壤异养呼吸呈现南高北低的空间分布特征,主要受土壤性质和叶面积指数影响。这一空间异质性反映了土壤异养呼吸对环境变化的不同响应。【结论】梯度提升机模型在大尺度土壤异养呼吸建模与预测中表现出良好的适应性,能够有效捕捉土壤异养呼吸的时空变化特征,展现出较强的预测能力. 展开更多

关键词 土壤异养呼吸估算 陆地生态系统 极限梯度提升树(XGBoost)模型 轻量级梯度提升机(LightGBM)模型

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采用极限梯度提升算法的电力系统电压稳定裕度预测 被引量：9

5

作者 王慧芳 张晨宇 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期606-613,共8页

将极限梯度提升树(XGBoost)算法应用于电力系统电压稳定评估问题.根据电压稳定问题特点,提出能够反映电力系统运行状态的特征集;把电压稳定裕度绝对值作为映射目标,并介绍生成样本集的方法.在介绍XGBoost算法基本原理的基础上,研究该算... 将极限梯度提升树(XGBoost)算法应用于电力系统电压稳定评估问题.根据电压稳定问题特点,提出能够反映电力系统运行状态的特征集;把电压稳定裕度绝对值作为映射目标,并介绍生成样本集的方法.在介绍XGBoost算法基本原理的基础上,研究该算法的技术细节.在IEEE-39节点系统上进行验证,结果表明,XGBoost算法在R方值和平均绝对百分误差2项回归指标上均优于其他几类机器学习算法,且模型的计算速度最快,可以满足在线应用要求.同时,XGBoost算法具有良好的数值错误和数值缺失容错性,并可以针对预测偏差较大的样本进行数据补充,实现模型的更新,使得模型表现趋于稳定. 展开更多

关键词 电力系统 电压稳定性 机器学习 人工智能 极限梯度提升树(XGBoost)算法

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基于XGBoost的气液两相流流型超声识别方法

6

作者 苏茜 白凡 +1 位作者 刘振兴 刘彰 《化工进展》 北大核心 2025年第4期1786-1793,共8页

气液两相流现象广泛存在于石油开采与运输、能源化工、航空航天等诸多领域。针对气液两相流流型识别问题,基于有限元多物理耦合仿真技术,建立典型气液两相全稳态流型的二维几何剖分仿真模型。设计双发四收的超声换能器收发方式以及三时... 气液两相流现象广泛存在于石油开采与运输、能源化工、航空航天等诸多领域。针对气液两相流流型识别问题,基于有限元多物理耦合仿真技术,建立典型气液两相全稳态流型的二维几何剖分仿真模型。设计双发四收的超声换能器收发方式以及三时段组合采样的采样模式对气液两相流全流型进行测试,结合超声波在气液流体中的传播机理对声压信号进行特征映射,并作为极限梯度提升树(XGBoost)分类算法的输入参数,实现对气液两相流分层流、泡状流、环状流和塞流4种流型分类。在此基础上,通过挖掘超声机理对分层流和塞流两类流型进行细分,即区分平滑分层流,波状分层流和塞状流、段塞流流型,从而实现对气液两相流全流型分类。超声传播机理特征与时域特征分类效果对比结果表明:搭建的基于超声的多接收分布式超声测试系统能提取更具流型识别性的超声机理特征参数,相较于时频特征具有较高的识别率,气液两相流分层流、泡状流、环状流和塞流总体识别率为98.5%,其中平滑分层流和波状分层流最高识别率为96.15%,气液塞状流和气液段塞流最高识别率为96.85%。 展开更多

关键词 超声测试 有限元仿真 气液两相流 极限梯度提升树 流型识别

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基于集成学习的脱硫剂加入量预测方法 被引量：2

7

作者 方一飞 但斌斌 +3 位作者 吴经纬 容芷君 都李平 罗钟邱 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期361-367,共7页

为解决铁水预脱硫过程中脱硫剂加入量控制问题,提出一种基于集成学习的脱硫剂加入量预测方法。首先,对原始数据进行预处理,将空值、重复值、0值以及不符合工艺规范的数据行删除,并使用LOF算法结合专家经验剔除异常值;其次,基于GBDT算法... 为解决铁水预脱硫过程中脱硫剂加入量控制问题,提出一种基于集成学习的脱硫剂加入量预测方法。首先,对原始数据进行预处理,将空值、重复值、0值以及不符合工艺规范的数据行删除,并使用LOF算法结合专家经验剔除异常值;其次,基于GBDT算法计算每个输入特征的重要性占比,进行特征筛选;最后,采用Optuna超参数自动寻优框架对预测模型调优,寻找最佳超参数组合,预测脱硫剂加入量。利用某钢厂铁水预处理过程中的实际生产数据,分别采用XGBoost、RF、GBDT以及LightGBM等方法构建预测模型并进行对比试验。其中XGBoost模型的拟合精度(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)以及平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.8962、198.245、119.726以及7.897%,相较于其它模型均是最优。 展开更多

关键词 脱硫剂加入量 铁水预脱硫 局部异常因子 Optuna算法 极限梯度提升树

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基于α-shape与SSA-XGBoost算法的无人机点云孔洞修补

8

作者 宋晓辉 吕富强 +2 位作者 窦彩英 唐诗华 党梦鑫 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第4期69-73,共5页

针对极限梯度提升树算法在进行无人机点云孔洞修补时核心超参数难以选取、点云孔洞修补范围识别困难以及孔洞修补精度较低等问题,提出基于麻雀搜索算法优化极限梯度提升树的点云孔洞修补方法。首先利用α-shape算法进行点云的孔洞识别,... 针对极限梯度提升树算法在进行无人机点云孔洞修补时核心超参数难以选取、点云孔洞修补范围识别困难以及孔洞修补精度较低等问题,提出基于麻雀搜索算法优化极限梯度提升树的点云孔洞修补方法。首先利用α-shape算法进行点云的孔洞识别,在此基础上,获取点云孔洞和周围点云的位置信息并将其作为模型的输入样本。再利用麻雀搜索算法优化极限梯度提升树算法中的核心超参数,构建SSA-XGBoost点云孔洞修补模型,并将该模型应用于无人机点云孔洞的修补中。最后将SSA-XGBoost与XGBoost、BP神经网络两组算法进行预测精度的对比。实验结果表明:SSA-XGBoost模型的预测结果相较于其它两组对比算法预测精度更高,在点云孔洞修补方面具有一定的意义。 展开更多

关键词 摄影测量 孔洞修补 α-shape算法 麻雀搜索算法 极限梯度提升树

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基于IDBO-XGBoost的铁路隧道岩爆烈度等级预测方法与应用

9

作者 李时宜 《铁道建筑》 北大核心 2024年第11期118-123,共6页

为减少铁路隧道施工过程中岩爆事故的发生,在施工前做好岩爆烈度等级预测,提出了改进蜣螂优化算法(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)与极限梯度提升树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)相结合的铁路隧道岩爆烈度等级预测模型。... 为减少铁路隧道施工过程中岩爆事故的发生,在施工前做好岩爆烈度等级预测,提出了改进蜣螂优化算法(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)与极限梯度提升树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)相结合的铁路隧道岩爆烈度等级预测模型。首先,依据岩爆成因及特点,综合选取围岩切向应力(σθ)等四个特征因素作为预测岩爆烈度等级的主控因素,建立岩爆烈度等级预测数据集;其次,引入Sine混沌映射、黄金正弦策略(Golden Sine Strategy,SA)、自适应高斯-柯西变异扰动策略以及贪婪选择策略并进行改进,以提高其全局搜索能力和稳定性;而后利用IDBO优化XGBoost中的超参数提升其预测精度,同时避免XGBoost出现“过拟合”现象;最后,将其结果与DBO-XGBoost、粒子群算法优化反向传播神经网络模型(Particle Swarm-Optimization Back Propagation Neural Network,PSO-BPNN)和遗传算法优化支持向量机模型(Genetic Algorithm Support-Vector Machine,GA-SVM)的结果进行对比。结果表明:IDBO-XGBoost模型准确率最高,相较于其他三种模型在测试样本中的准确率分别提高了8.69%、17.39%、8.69%;IDBO-XGBoost模型在处理岩爆问题上能更好地捕捉岩爆等级与指标之间的联系,可为实际工程的岩爆预测提供科学依据。 展开更多

关键词 铁路隧道 岩爆烈度 预测 蜣螂优化算法(DBO) 极限梯度提升树(XGBoost)

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基于XGBoostShapley的玉米不同生育期LAI遥感估算 被引量：5

10

作者 张宏鸣 侯贵河 +3 位作者 孙志同 杨欢瑜 韩柯城 韩文霆 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期208-216,225,共10页

针对当前快速准确获取叶面积指数(Leaf area index,LAI)时大部分遥感预测方法将光谱信息作为模型主要特征,忽略时序变化特征的问题,利用无人机搭载五通道多光谱相机获取研究区玉米不同生育期的影像数据,基于该数据计算玉米相应生育期植... 针对当前快速准确获取叶面积指数(Leaf area index,LAI)时大部分遥感预测方法将光谱信息作为模型主要特征,忽略时序变化特征的问题,利用无人机搭载五通道多光谱相机获取研究区玉米不同生育期的影像数据,基于该数据计算玉米相应生育期植被指数,然后采用植被指数建立各生育期子模型,采用Shapley理论计算子模型均方根误差对全生育期模型均方根误差的贡献度,从而确定各子模型权重,根据权重组合形成具有LAI时序变化特征的估算模型,分别基于支持向量回归(SVR)、多层感知机(MLP)、随机森林(RF)和极限梯度提升树(XGBoost)算法构建组合估算模型。结果表明:采用Shapley理论构建的组合LAI估算模型估算效果优于直接构建的全生育期LAI估算模型。相较于SVRShapley、MLPShapley以及RFShapley模型,XGBoostShapley模型的估算效果最佳(R^(2)为0.97,RMSE为0.021,RPD为6.9)。将最优模型XGBoostShapley应用于研究区LAI预测,预测结果符合不同生育期玉米长势。本研究为大田玉米长势遥感监测提供了新的思路和方法。 展开更多

关键词 玉米 叶面积指数 极限梯度提升树 Shapley 无人机遥感

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基于XGBoost和LightGBM双层模型的恶意软件检测方法 被引量：17

11

作者 徐国天 沈耀童 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第12期54-63,共10页

目前基于网络流量的恶意软件检测方法大多依靠专家经验获取特征,此过程耗时费力且提取的流量特征较少,同时,传统特征工程在特征维度较高时复杂度大大增加。针对上述问题,文章提出一种使用极限梯度提升树(XGBoost)和轻量级梯度提升机(Lig... 目前基于网络流量的恶意软件检测方法大多依靠专家经验获取特征,此过程耗时费力且提取的流量特征较少,同时,传统特征工程在特征维度较高时复杂度大大增加。针对上述问题,文章提出一种使用极限梯度提升树(XGBoost)和轻量级梯度提升机(LightGBM)双层模型的恶意软件检测方法。在获取目标软件网络流量并提取相关特征后,使用过滤法和互信息法进行特征处理,将数据集导入首层XGBoost模型进行训练;然后结合网格搜索的调参方式得到最优参数组合,获取每个样本在最佳XGBoost模型中各棵树的叶子节点位置,以此创造新特征集;再利用LightGBM模型对新数据集进行训练,从而得到最终检测模型。实验结果表明,与其他检测方法相比,文章方法在恶意软件检测的准确率和实时性方面有显著提高。 展开更多

关键词 恶意软件检测 流量特征 极限梯度提升树 轻量级梯度提升机 网格搜索

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面向PM_(2.5)预测的时间序列分解与机器学习融合模型 被引量：9

12

作者 杨长春 聂倩倩 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期4600-4608,共9页

细颗粒物(PM_(2.5))对大气污染和人体健康具有显著影响。为了提高PM_(2.5)质量浓度预报准确率,提出一种将先知(Prophet)时间序列分解算法和极限梯度提升树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)机器学习模型相结合的多变量混合预测模型(P... 细颗粒物(PM_(2.5))对大气污染和人体健康具有显著影响。为了提高PM_(2.5)质量浓度预报准确率,提出一种将先知(Prophet)时间序列分解算法和极限梯度提升树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)机器学习模型相结合的多变量混合预测模型(Prophet-XGBoost)。利用Prophet算法对时间序列可分解的特性,将PM_(2.5)高维质量浓度序列分解成若干低维时序特征分量,并与污染物和气象因素数据集成构建XGBoost预测模型,以得到PM_(2.5)质量浓度的预测值。试验中以南京市PM_(2.5)质量浓度历史数据为例进行实证分析。结果表明,结合Prophet时间序列分解的预测模型,PM_(2.5)质量浓度预测结果的决定系数R^(2)提升至0.658 4。由此可见,Prophet-XGBoost多变量混合预测模型较传统长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、XGBoost模型能够更好地预测PM_(2.5)日均质量浓度的变化趋势。 展开更多

关键词 环境学 PM_(2.5)质量浓度 时间序列 Prophet算法 极限梯度提升树

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基于XGBoost与Stacking融合模型的恶意程序多分类检测方法 被引量：9

13

作者 徐国天 沈耀童 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2021年第6期52-62,共11页

当前在恶意程序多分类检测领域,传统静态和动态检测方法受反取证技术影响较大;在新型基于网络流量的检测方法中,由于各类恶意程序流量特征的相似性较大,使用人工提取的数据流特征和传统机器学习方法不能取得较高的准确率。针对上述问题... 当前在恶意程序多分类检测领域,传统静态和动态检测方法受反取证技术影响较大;在新型基于网络流量的检测方法中,由于各类恶意程序流量特征的相似性较大,使用人工提取的数据流特征和传统机器学习方法不能取得较高的准确率。针对上述问题,文章提出一种基于XGBoost与Stacking融合模型的恶意程序多分类检测方法。在获取目标恶意程序对外通信流量并自动提取初始网络特征后,对初始数据集进行预处理和多重特征选择,而后使用基于XGBoost的特征创造算法,在初始特征基础上自动化生成高级特征集,并结合Stacking集成算法实现多模型融合以提升恶意程序多分类检测的准确率。在此过程中,为减少寻找最优参数组合的时间,使用贝叶斯优化方法确定各个模型的最优参数组合,并采取多种正则化策略解决模型过拟合问题。实验结果表明,与其他传统方法相比,该检测方法在恶意程序多分类的准确率上有较大提升。 展开更多

关键词 恶意程序多分类 多层次特征选择 极限梯度提升树 Stacking集成 贝叶斯优化

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基于同步相量数据幅频特征的次超同步振荡模式辨识 被引量：8

14

作者 王杨 王超群 +2 位作者 晁苗苗 肖先勇 王海风 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第19期1-11,共11页

随着可再生能源和高压直流输电的快速发展,次超同步振荡事故频发,对现有电力系统振荡的在线监测提出了更高要求。为此,提出了一种基于同步相量数据幅频特征的次超同步振荡模式辨识方法。首先分析了次同步振荡和超同步振荡对同步相量测... 随着可再生能源和高压直流输电的快速发展,次超同步振荡事故频发,对现有电力系统振荡的在线监测提出了更高要求。为此,提出了一种基于同步相量数据幅频特征的次超同步振荡模式辨识方法。首先分析了次同步振荡和超同步振荡对同步相量测量装置(phasor measurement unit, PMU)数据的影响机制,结果表明,PMU数据的正负频谱与次超同步振荡的模态线性相关。其次利用多点PMU数据相干谱判别振荡与噪声,有效减少了噪声引起的误判断。然后对次超同步振荡下的PMU数据开展频谱分析,建立了4个幅频特征量,并将振荡数据的特征集合作为输入训练并优化极限梯度提升树(extreme gradient boosting, XGBoost)模型,建立幅频特征与振荡模式的映射关系。所提方法利用振荡环境下PMU数据的固有幅频特征以及XGBoost算法强大的泛化性与计算效率,实现了噪声环境下次超同步振荡模式的快速、准确辨识。最后,利用仿真数据和实测数据验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 广域监测系统 同步相量数据 次超同步振荡 振荡特征提取 极限梯度提升树

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基于混合域相对特征和FOA-XGBoost滚动轴承退化评估 被引量：5

15

作者 刘晨辉 温广瑞 +2 位作者 苏宇 袁玉姣 黄鑫 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期880-887,1031,共9页

针对使用多域特征进行滚动轴承退化评估建模时准确度较低的问题,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithms,简称FOA)集成极限梯度提升树(extreme gradient boosting,简称XGBoost)的轴承退化状态评估方法。提取滚动... 针对使用多域特征进行滚动轴承退化评估建模时准确度较低的问题,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithms,简称FOA)集成极限梯度提升树(extreme gradient boosting,简称XGBoost)的轴承退化状态评估方法。提取滚动轴承全寿命周期的时域、频域及时频域等多维特征参数,构建混合域相对特征集,利用相对方均根值初始化轴承退化相应参数,进而利用混合域特征训练XGBoost模型并结合FOA算法对退化评估模型进行参数调优。结果表明:所构建的退化评估模型比常用的支持向量回归(support vactor regerssion,简称SVR)模型在2个数据集上的性能分别提高了27.15%和34.96%,所提方法可以准确有效地评估轴承退化状态。 展开更多

关键词 混合域相对特征集 果蝇优化算法 极限梯度提升树 轴承退化状态评估

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丹江口库区土壤镍含量高光谱反演方法 被引量：2

16

作者 傅邦杰 牛瑞卿 王春胜 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第3期44-49,共6页

为探讨土壤高光谱法反演土壤重金属含量的可行性,以丹江口库区具有代表性的55个土壤样品为研究对象,应用高光谱技术对研究区土壤镍含量进行反演方法研究。对土壤的原始光谱数据,进行6种形式的微分变换。按最大正相关性和最小负相关性共... 为探讨土壤高光谱法反演土壤重金属含量的可行性,以丹江口库区具有代表性的55个土壤样品为研究对象,应用高光谱技术对研究区土壤镍含量进行反演方法研究。对土壤的原始光谱数据,进行6种形式的微分变换。按最大正相关性和最小负相关性共筛选了12维光谱特征,利用随机森林回归(random forest regression,RFR)和极限梯度提升树回归(extreme gradient boosting regression,XGBR)建立了土壤镍含量的高光谱反演模型。分析结果表明:土壤镍含量反演的最优波段主要出现在1686 nm、2238 nm和2254 nm处;基于波段特征的XGBR模型稳定性和拟合精度总体优于RFR模型,稳定性系数R2高达0.93,均方根误差为样本镍含量均值的10.1%,拟合精度较高。文章最后利用土壤高光谱数据,采用XGBR模型对丹江口库区土壤镍含量进行了有效估测。 展开更多

关键词 丹江口 土壤 镍含量 高光谱 极限梯度提升树 估测

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融合空间偏好和语义的个体活动识别方法 被引量：1

17

作者 郭茂祖 陈加栋 +2 位作者 张彬 赵玲玲 李阳 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期57-66,共10页

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空... 个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。 展开更多

关键词 活动语义识别 空间偏好 兴趣点语义 极限梯度提升树 BERT

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动态因素下时序称重模型的建立 被引量：1

18

作者 史柏迪 庄曙东 +2 位作者 陈威 陈天翔 朱楠楠 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第7期135-141,共7页

物流秤在动态测量过程中,各类时序干扰信号极易对压力传感器测量精度造成影响。基于正交试验法获取物流秤在不同带速、载重及采样频率下台面的压力及秤体三轴加速度信号,以此作为样本集,基于五折交叉验证原则依次建立岭回归、Xgboost以... 物流秤在动态测量过程中,各类时序干扰信号极易对压力传感器测量精度造成影响。基于正交试验法获取物流秤在不同带速、载重及采样频率下台面的压力及秤体三轴加速度信号,以此作为样本集,基于五折交叉验证原则依次建立岭回归、Xgboost以及改进的LSTM测量补偿模型。结果表明Ridge模型具有最低的算法复杂度,且较传统线性回归模型提升明显,补偿平均损失为0.317 kg;Xgboost模型平均损失为0.219 kg且基于F检验分析误差成分;此外提出一种改进的LSTM神经网络模型,通过在原有结构基础上堆叠全连接层,将采样信号作为时间序列变量输入模型,最终测试结果表明虽模型训练时间与空间复杂度较大,但补偿测量准确度最佳损失低至0.142 kg,且对采样频率不敏感具有最好的鲁棒性。 展开更多

关键词 动态测量系统 极限梯度提升树 长短期记忆神经网络 岭回归 补偿系统

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基于图相似日和PSO-XGBoost的光伏功率预测 被引量：29

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作者 吴春华 董阿龙 +1 位作者 李智华 汪飞 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期3250-3259,共10页

为充分利用历史信息,最大限度优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了基于图相似日和粒子群优化极限梯度提升树(particle swarm optimization-extreme gradient boosting tree,PSO-XGBoost)的光伏功率预测方法。将每天由天气特征组... 为充分利用历史信息,最大限度优化模型效果,提高光伏功率预测精度,提出了基于图相似日和粒子群优化极限梯度提升树(particle swarm optimization-extreme gradient boosting tree,PSO-XGBoost)的光伏功率预测方法。将每天由天气特征组成的向量转换成格拉姆矩阵,以便充分挖掘各个向量之间的关系;然后将拉姆矩阵转换为图像,采用结构相似性算法(structural similarity,SSIM)寻找与待预测日最相似的历史日,并选取历史日的光伏功率、待预测日的辐照度、温度、湿度作为极限梯度提升树的输入变量;为充分发挥模型的预测能力,运用粒子群算法优化极限梯度提升树确定最优的超参数,最终输出各时段的光伏功率预测值。利用光伏电站实际数据进行验证,结果表明:相比于未改进的XGBoost模型,所提方法在晴天下的均方根误差(root mean square error,RMSE)降低了31.6%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)降低了31.6%;在多云天气下的RMSE降低了24.1%,MAE降低了40%;在阴雨天气下的RMSE降低了25%,MAE降低了38.5%,有效地提高了模型的预测精度和泛化能力。 展开更多

关键词 图相似日 格拉姆矩阵 结构相似性 极限梯度提升树 光伏功率预测 历史日

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基于电流谐波特征的矿用电缆劣化监测与故障诊断 被引量：5

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作者 卢润戈 徐涛 +2 位作者 周卓蓓 李茂 黄潮灿 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第10期35-42,共8页

矿用电缆受煤矿恶劣环境影响,容易发生绝缘劣化、护套受损等情况,传统的矿用电缆检测多采用低压脉冲法、局放法等离线诊断方式,操作复杂,准确度低,难以满足现代煤矿生产需求。而现有基于谐波的电缆故障诊断方法存在检测装置笨重、检测... 矿用电缆受煤矿恶劣环境影响,容易发生绝缘劣化、护套受损等情况,传统的矿用电缆检测多采用低压脉冲法、局放法等离线诊断方式,操作复杂,准确度低,难以满足现代煤矿生产需求。而现有基于谐波的电缆故障诊断方法存在检测装置笨重、检测精确低、难以在煤矿应用等问题。针对上述问题,提出一种基于电流谐波特征的矿用电缆劣化监测与故障诊断方法。提取电缆中高次谐波含量信息作为故障特征向量,对特征向量进行归一化处理后导入极限梯度提升树(XGBoost)模型,结合已知电缆故障劣化度数据,形成训练样本集,训练XGBoost模型,最后通过构建的XGBoost模型对电缆劣化度进行实时监测和故障诊断。仿真结果表明:针对电缆不同部位提取的高次谐波向量的相对能量有明显不同,表明提取的高次谐波向量可表征电缆不同部位的运行状态;XGBoost模型的拟合优度参数R2高达0.93,且误差较小。案例分析结果验证了基于电流谐波特征的矿用电缆劣化监测与故障诊断方法可对矿用电缆运行状态及劣化故障进行实时、准确的监测和诊断。 展开更多

关键词 矿用电缆 故障诊断 劣化监测 电流谐波特征 极限梯度提升树 XGBoost模型

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