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基于稀疏采样传播数据和决策树算法的蒸发波导反演
1
作者
黄凯岭
王安琪
+2 位作者
赵强
郭相明
杨利霞
《微波学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期78-82,94,共6页
蒸发波导的超视距传播特性是影响海上无线电系统性能的重要因素,准确预测蒸发波导是进行系统评估的基础。文中提出一种基于稀疏采样传播数据和决策树轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)算法的蒸发波导反演方法...
蒸发波导的超视距传播特性是影响海上无线电系统性能的重要因素,准确预测蒸发波导是进行系统评估的基础。文中提出一种基于稀疏采样传播数据和决策树轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)算法的蒸发波导反演方法。首先,采用抛物方程方法仿真得到稀疏采样传播数据并构建训练集和测试集;其次,使用决策树LightGBM算法搭建反演模型,通过不断调参改进模型的精度以达到较高的反演准确度;最后,调用训练好的LightGBM模型进行蒸发波导反演,并对反演结果的概率分布进行了分析。结果表明,基于稀疏采样传播数据的蒸发波导反演方法能够有效且快速地实现蒸发波导反演,为海上蒸发波导预测提供了一种新途径。
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关键词
蒸发波导反演
传播数据
决策树
轻量梯度提升机算法
抛物方程
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职称材料
不平衡数据驱动的山区公路货车移动遮断险态跟驰行为识别模型
被引量：
1
2
作者
戢晓峰
薛唯
+2 位作者
卢梦媛
覃文文
李太峰
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3015-3027,共13页
为识别山区双车道公路货车移动遮断下的小客车险态跟驰行为,基于无人机拍摄和视频轨迹提取技术提取车辆轨迹,利用人工少数类过采样法(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)对不平衡轨迹数据过采样,并对驾驶行为聚类分析,...
为识别山区双车道公路货车移动遮断下的小客车险态跟驰行为,基于无人机拍摄和视频轨迹提取技术提取车辆轨迹,利用人工少数类过采样法(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)对不平衡轨迹数据过采样,并对驾驶行为聚类分析,将跟驰行为标定为危险和安全两种类别;依据紧迫跟驰、偏移过大和车速变化大三种险态跟驰行为诱因,确定险态跟驰行为风险测度(Measure of Driving Risk,MOR),包括碰撞时间倒数、相对横向偏移量和速度变异系数,并将MOR和聚类标定标签作为识别模型输入变量;通过轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LGBM)建立险态跟驰行为识别模型,再通过支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)和自适应增强(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法验证模型的有效性。以云南省某山区双车道公路为例进行试验,共提取543对小客车跟驰货车轨迹数据,数据预处理后筛选出467对有效跟驰数据;经过采样处理和聚类标定,结果表明:小客车跟驰货车时,超三成小客车处于险态跟驰状态;险态跟驰行为直道和弯道识别模型的精确率分别达95.49%和95.48%,其中LGBM表现最稳定,而RF和AdaBoost的稳定性较差且精确率不高。基于LGBM的险态跟驰行为识别模型具有较高的准确率和稳定性,在车路协同和自动驾驶等领域有应用前景。
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关键词
安全工程
险态跟驰行为识别
轻
量
梯度
提升机
(LGBM)
算法
山区双车道公路
不平衡数据
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职称材料
题名
基于稀疏采样传播数据和决策树算法的蒸发波导反演
1
作者
黄凯岭
王安琪
赵强
郭相明
杨利霞
机构
安徽大学信息材料与智能感知安徽省实验室
中国电波传播研究所电波环境特性及模化技术重点实验室
出处
《微波学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期78-82,94,共6页
文摘
蒸发波导的超视距传播特性是影响海上无线电系统性能的重要因素,准确预测蒸发波导是进行系统评估的基础。文中提出一种基于稀疏采样传播数据和决策树轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)算法的蒸发波导反演方法。首先,采用抛物方程方法仿真得到稀疏采样传播数据并构建训练集和测试集;其次,使用决策树LightGBM算法搭建反演模型,通过不断调参改进模型的精度以达到较高的反演准确度;最后,调用训练好的LightGBM模型进行蒸发波导反演,并对反演结果的概率分布进行了分析。结果表明,基于稀疏采样传播数据的蒸发波导反演方法能够有效且快速地实现蒸发波导反演,为海上蒸发波导预测提供了一种新途径。
关键词
蒸发波导反演
传播数据
决策树
轻量梯度提升机算法
抛物方程
Keywords
inversion of evaporation duct
propagation data
decision tree
LightGBM algorithm
parabolic equation
分类号
TN925 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
不平衡数据驱动的山区公路货车移动遮断险态跟驰行为识别模型
被引量：
1
2
作者
戢晓峰
薛唯
卢梦媛
覃文文
李太峰
机构
昆明理工大学交通工程学院
云南省现代物流工程研究中心
云南省公路路政管理总队(云南省综合交通发展中心)
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3015-3027,共13页
基金
国家自然科学基金项目(52062024)
云南省交通运输厅科技创新及示范项目[2023-83(二)]。
文摘
为识别山区双车道公路货车移动遮断下的小客车险态跟驰行为,基于无人机拍摄和视频轨迹提取技术提取车辆轨迹,利用人工少数类过采样法(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)对不平衡轨迹数据过采样,并对驾驶行为聚类分析,将跟驰行为标定为危险和安全两种类别;依据紧迫跟驰、偏移过大和车速变化大三种险态跟驰行为诱因,确定险态跟驰行为风险测度(Measure of Driving Risk,MOR),包括碰撞时间倒数、相对横向偏移量和速度变异系数,并将MOR和聚类标定标签作为识别模型输入变量;通过轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LGBM)建立险态跟驰行为识别模型,再通过支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)和自适应增强(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法验证模型的有效性。以云南省某山区双车道公路为例进行试验,共提取543对小客车跟驰货车轨迹数据,数据预处理后筛选出467对有效跟驰数据;经过采样处理和聚类标定,结果表明:小客车跟驰货车时,超三成小客车处于险态跟驰状态;险态跟驰行为直道和弯道识别模型的精确率分别达95.49%和95.48%,其中LGBM表现最稳定,而RF和AdaBoost的稳定性较差且精确率不高。基于LGBM的险态跟驰行为识别模型具有较高的准确率和稳定性,在车路协同和自动驾驶等领域有应用前景。
关键词
安全工程
险态跟驰行为识别
轻
量
梯度
提升机
(LGBM)
算法
山区双车道公路
不平衡数据
Keywords
safety engineering
dangerous car-following behavior recognition
Light Gradient Boosting Machine(LGBM)algorithm
mountainous two-lane highway
unbalanced data
分类号
X951 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏采样传播数据和决策树算法的蒸发波导反演
黄凯岭
王安琪
赵强
郭相明
杨利霞
《微波学报》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
2
不平衡数据驱动的山区公路货车移动遮断险态跟驰行为识别模型
戢晓峰
薛唯
卢梦媛
覃文文
李太峰
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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