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基于XGBoost算法融合多特征短期光伏发电量预测
被引量：
32
1
作者
彭曙蓉
郑国栋
+2 位作者
黄士峻
李彬
胡泽斌
《电测与仪表》
北大核心
2020年第24期76-83,共8页
针对目前光伏发电过程中由于"弃光"现象导致能源利用率低和经济性差等问题,提出一种基于XGBoost算法融合多种特征的短期光伏发电量预测的方法。文中介绍了XGBoost算法的基本原理,引入正则化惩罚函数和误差函数来构建光伏预测...
针对目前光伏发电过程中由于"弃光"现象导致能源利用率低和经济性差等问题,提出一种基于XGBoost算法融合多种特征的短期光伏发电量预测的方法。文中介绍了XGBoost算法的基本原理,引入正则化惩罚函数和误差函数来构建光伏预测模型的目标函数;分析了光伏发电量和各特征之间的皮尔森相关系数,同时对特征的异常数据进行预处理。在训练过程中为了避免对模型超参数的影响,采用K折交叉验证(K Fold Cross Validation)对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。训练完模型参数后把测试集数据放到光伏预测模型中,预测得到未来三天的光伏发电量。对比实验选择SVM和LSTM两种预测方法进行,实验结果表明XGBoost算法在预测光伏发电中具有较高的准确性和实用性。
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关键词
XGBoost算法
正则化惩罚函数
特征相关性分析
K折交叉验证
光伏发电出力预测
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职称材料
基于多层交叉注意力融合网络模型的人脸图像情感分析
被引量：
1
2
作者
邓亚萍
王新
尹甜甜
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第3期1152-1159,共8页
目前大多数人脸图像情感分析方法只单方面关注图像整体或局部来构建视觉情感特征表示,忽略了二者在情感表达上的协同作用。针对此问题,提出了一种多层交叉注意力融合网络情感分析方法。该方法首先利用特征相关性分析实现最大化类的可分...
目前大多数人脸图像情感分析方法只单方面关注图像整体或局部来构建视觉情感特征表示,忽略了二者在情感表达上的协同作用。针对此问题,提出了一种多层交叉注意力融合网络情感分析方法。该方法首先利用特征相关性分析实现最大化类的可分性;其次通过多层交叉注意力网络中的多个不重叠的注意力区域来提取整体和局部的信息;然后将整体与局部提取的注意力图进行融合,来共同训练图像情感分类器并进行情感分析。实验结果表明,提出的方法在真实数据集RAFDB上的情感分类准确率达到了88.53%,优于现有其他方法,验证了该方法的有效性与优越性。
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关键词
多层交叉注意力
特征相关性分析
整体-局部
注意力图融合
情感
分析
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职称材料
基于XGBoost农业经济产业结构分析——以广东省中山市为例
3
作者
李浩林
李萌萌
+3 位作者
张小花
张文峰
梁凯豪
李树良
《安徽农业科学》
CAS
2023年第21期212-216,227,共6页
通过构建XGBoost模型,以中山市历年种植业、渔业、畜牧业和林业的各产值为自变量,以农业经济总产值为因变量进行回归分析。结果表明:历年种植业产值平均增幅为3.45%,林业产值平均增幅为2.16%,畜牧业产值平均增幅为0.46%,渔业产值平均增...
通过构建XGBoost模型,以中山市历年种植业、渔业、畜牧业和林业的各产值为自变量,以农业经济总产值为因变量进行回归分析。结果表明:历年种植业产值平均增幅为3.45%,林业产值平均增幅为2.16%,畜牧业产值平均增幅为0.46%,渔业产值平均增幅为9.69%,模型拟合曲线显示各农业产业均推动了中山市农业总经济正增长。从XGBoost模型特征相关性参数分析得出渔业对中山市农业经济总产值贡献占比最大,约占59.8%,种植业约占35.5%,畜牧业占4.2%,林业占0.5%,说明渔业与种植业是中山市农业经济支柱产业。通过与其他模型对比分析,该研究提出的评价指标通过均方根误差、R~2、平均泊松偏差回归损失分别为0.715 5、0.999 9、6.499 1×10~(-6),均优于其他模型,验证了提出的XGBoost模型对于中山市各产业历年产值数据拟合与特征相关性分析具有很高的拟合精度以及鲁棒性,可为我国农业产业提供较好的回归拟合分析模型。
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关键词
农业产业
XGBoost
产业
特征相关性分析
回归
分析
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职称材料
题名
基于XGBoost算法融合多特征短期光伏发电量预测
被引量：
32
1
作者
彭曙蓉
郑国栋
黄士峻
李彬
胡泽斌
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2020年第24期76-83,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51777015)
湖南省教育厅创新平台开放基金资助项目(17K001)。
文摘
针对目前光伏发电过程中由于"弃光"现象导致能源利用率低和经济性差等问题,提出一种基于XGBoost算法融合多种特征的短期光伏发电量预测的方法。文中介绍了XGBoost算法的基本原理,引入正则化惩罚函数和误差函数来构建光伏预测模型的目标函数;分析了光伏发电量和各特征之间的皮尔森相关系数,同时对特征的异常数据进行预处理。在训练过程中为了避免对模型超参数的影响,采用K折交叉验证(K Fold Cross Validation)对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。训练完模型参数后把测试集数据放到光伏预测模型中,预测得到未来三天的光伏发电量。对比实验选择SVM和LSTM两种预测方法进行,实验结果表明XGBoost算法在预测光伏发电中具有较高的准确性和实用性。
关键词
XGBoost算法
正则化惩罚函数
特征相关性分析
K折交叉验证
光伏发电出力预测
Keywords
XGBoost algorithm
regularized penalty function
features correlation analysis
K-fold cross validation
prediction of photovoltaic power generation
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于多层交叉注意力融合网络模型的人脸图像情感分析
被引量：
1
2
作者
邓亚萍
王新
尹甜甜
机构
云南民族大学数学与计算机科学学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第3期1152-1159,共8页
基金
国家自然科学基金(61363022)
云南民族大学研究生创新基金(SJXY-2021-003)。
文摘
目前大多数人脸图像情感分析方法只单方面关注图像整体或局部来构建视觉情感特征表示,忽略了二者在情感表达上的协同作用。针对此问题,提出了一种多层交叉注意力融合网络情感分析方法。该方法首先利用特征相关性分析实现最大化类的可分性;其次通过多层交叉注意力网络中的多个不重叠的注意力区域来提取整体和局部的信息;然后将整体与局部提取的注意力图进行融合,来共同训练图像情感分类器并进行情感分析。实验结果表明,提出的方法在真实数据集RAFDB上的情感分类准确率达到了88.53%,优于现有其他方法,验证了该方法的有效性与优越性。
关键词
多层交叉注意力
特征相关性分析
整体-局部
注意力图融合
情感
分析
Keywords
multilevel cross-attention
feature correlation analysis
whole-local
attention mapping fusion
emotion analysis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于XGBoost农业经济产业结构分析——以广东省中山市为例
3
作者
李浩林
李萌萌
张小花
张文峰
梁凯豪
李树良
机构
仲恺农业工程学院机电工程学院
仲恺农业工程学院经贸学院
仲恺农业工程学院自动化学院
仲恺农业工程学院数学与数据科学学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
2023年第21期212-216,227,共6页
基金
广东省自然科学基金项目(2018A0303130136)
广东省普通高校特色创新类项目(2019KTSCX064)。
文摘
通过构建XGBoost模型,以中山市历年种植业、渔业、畜牧业和林业的各产值为自变量,以农业经济总产值为因变量进行回归分析。结果表明:历年种植业产值平均增幅为3.45%,林业产值平均增幅为2.16%,畜牧业产值平均增幅为0.46%,渔业产值平均增幅为9.69%,模型拟合曲线显示各农业产业均推动了中山市农业总经济正增长。从XGBoost模型特征相关性参数分析得出渔业对中山市农业经济总产值贡献占比最大,约占59.8%,种植业约占35.5%,畜牧业占4.2%,林业占0.5%,说明渔业与种植业是中山市农业经济支柱产业。通过与其他模型对比分析,该研究提出的评价指标通过均方根误差、R~2、平均泊松偏差回归损失分别为0.715 5、0.999 9、6.499 1×10~(-6),均优于其他模型,验证了提出的XGBoost模型对于中山市各产业历年产值数据拟合与特征相关性分析具有很高的拟合精度以及鲁棒性,可为我国农业产业提供较好的回归拟合分析模型。
关键词
农业产业
XGBoost
产业
特征相关性分析
回归
分析
Keywords
Agricultural industry
XGBoost
Correlation analysis of industry characteristics
Regression analysis
分类号
S-9 [农业科学]
F321 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGBoost算法融合多特征短期光伏发电量预测
彭曙蓉
郑国栋
黄士峻
李彬
胡泽斌
《电测与仪表》
北大核心
2020
32
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多层交叉注意力融合网络模型的人脸图像情感分析
邓亚萍
王新
尹甜甜
《科学技术与工程》
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于XGBoost农业经济产业结构分析——以广东省中山市为例
李浩林
李萌萌
张小花
张文峰
梁凯豪
李树良
《安徽农业科学》
CAS
2023
0
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职称材料
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