基于IRSA优化轻量级梯度提升机的软件缺陷预测

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作者 李丛 张晴 +1 位作者 姜枫 朱长水 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1717-1726,共10页

针对轻量级梯度提升机(LightGBM)应用于软件缺陷预测时预测性能欠佳的问题,提出一种基于改进爬行动物搜索(IRSA)优化LightGBM的软件缺陷预测算法(IRSA-LightGBM)。引入faure序列、混沌进化因子、两阶段自适应混合差分变异机制对RSA算法... 针对轻量级梯度提升机(LightGBM)应用于软件缺陷预测时预测性能欠佳的问题,提出一种基于改进爬行动物搜索(IRSA)优化LightGBM的软件缺陷预测算法(IRSA-LightGBM)。引入faure序列、混沌进化因子、两阶段自适应混合差分变异机制对RSA算法进行改进,提高算法寻优能力。在基准函数寻优实验中,IRSA取得更好的寻优效果。使用IRSA对LightGBM主要超参数进行混合优化。使用IRSA-LightGBM算法构建预测模型。软件缺陷预测实验结果表明,所提算法较对比算法具有更好的预测性能。非参数统计检验结果表明,所提算法具有显著性差异。 展开更多

关键词 轻量级梯度提升机 爬行动物搜索 faure序列 混沌进化因子 混合差分变异 软件缺陷预测 非参数统计检验

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基于故障动态特性与轻量级梯度提升机的低压零火触电检测方法

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作者 仝海昕 曾祥君 +1 位作者 喻锟 周泽华 《电工技术学报》 北大核心 2025年第11期3476-3485,共10页

针对低压配电网零火触电故障检测存在的挑战,提出一种基于故障动态特性与轻量级梯度提升机(LightGBM)的低压零火触电检测方法。首先,在真实系统中搭建低压配电网1∶1真型实验平台,重现多种家用负载的多模式运行场景,建立覆盖系统故障与... 针对低压配电网零火触电故障检测存在的挑战,提出一种基于故障动态特性与轻量级梯度提升机(LightGBM)的低压零火触电检测方法。首先,在真实系统中搭建低压配电网1∶1真型实验平台,重现多种家用负载的多模式运行场景,建立覆盖系统故障与非故障状态的真型样本库;其次,考虑接触点动态电阻、生物动态电阻和击穿电弧,建立故障回路电学等效模型,分析故障电流对主线路电流的影响方式;然后,从幅值和高频分量的角度提取主线路电流特征,比较故障发生前后单个特征的时序变化情况,搭建轻量级梯度提升机模型,利用其单边梯度采样模式与集成运行机制,实现两种状态的准确分类;最后,在规模为50666个样本的测试集中,所提方法的准确率达到了96.82%,其中,35831个正常状态样本的辨识准确率为97.50%,14835个零火触电故障样本的准确率为95.17%。与现有方法相比,该方法在检测低压零火触电故障的准确性方面具有优势。 展开更多

关键词 零火触电 低压配电网 轻量级梯度提升机 主线路电流

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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

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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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基于轻量级梯度提升机和生成对抗网络的含风电电力系统频率稳定评估 被引量：13

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作者 赵冬梅 郑亚锐 +1 位作者 谢家康 郭育村 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期3181-3190,共10页

针对目前电力系统频率稳定评估研究未考虑新能源和系统拓扑变化的问题,提出一种考虑风速特征的基于轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,lightGBM)和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的含风电电力系统... 针对目前电力系统频率稳定评估研究未考虑新能源和系统拓扑变化的问题,提出一种考虑风速特征的基于轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,lightGBM)和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的含风电电力系统频率稳定评估方法。首先分析风电对频率稳定的影响,其次采用lightGBM对频率变化率,暂态频率极值和准稳态频率3个指标建立预测模型,引入注意力机制对输入特征排序降维,通过预测指标综合判断系统频率稳定性。系统拓扑发生改变时,采用GAN产生大量相似样本对模型进行更新。在含风电新英格兰10机39节点系统和含风电IEEE118节点系统上的仿真结果表明,所提方法比传统机器学习方法精度更高,速度更快,泛化性能更好。且考虑风速特征后不同算法的模型精度均大大提高。 展开更多

关键词 风电 电力系统 频率稳定 轻量级梯度提升机 生成对抗网络

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一种轻量级梯度提升机的交通模式识别 被引量：7

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作者 王璞 刘洋 黄智仁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期96-102,共7页

为研究居民出行轨迹的不同交通方式,基于已知出行交通方式的GPS轨迹信息,构建基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的分类模型,对居民出行GPS轨迹进行交通方式分类.首先提取轨迹的各种基础特征,并进一步结合公交网络地理信息引入Fréche... 为研究居民出行轨迹的不同交通方式,基于已知出行交通方式的GPS轨迹信息,构建基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的分类模型,对居民出行GPS轨迹进行交通方式分类.首先提取轨迹的各种基础特征,并进一步结合公交网络地理信息引入Fréchet距离进行特征提取,之后对特征进行归一化处理并基于决策树模型对特征进行筛选,最后对筛选后的特征进行模型训练与预测,并通过五折交叉验证方式获取了稳定的预测结果.结果表明:公交网络地理特征能够对模型预测精度进行有效提高,提出的GPS轨迹交通方式识别方法可达90%左右的精确度,优于各种机器学习分类模型. 展开更多

关键词 城市交通 轻量级梯度提升机 GPS轨迹 特征提取 交通方式识别

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基于轻量级梯度提升机的非对称风险注塑成形产品尺寸预测模型 被引量：3

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作者 刘永兴 唐小琦 +2 位作者 钟靖龙 钟震宇 周向东 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期965-969,共5页

受温度、气压等环境不稳定因素的影响,注塑成形加工过程中工艺参数发生变化,从而导致产品精度下降,产品降级或报废。针对类似环境不稳定因素影响问题,利用加工过程中的数据进行注塑成形尺寸预测,有助于不合格产品的及时发现,减少不合格... 受温度、气压等环境不稳定因素的影响,注塑成形加工过程中工艺参数发生变化,从而导致产品精度下降,产品降级或报废。针对类似环境不稳定因素影响问题,利用加工过程中的数据进行注塑成形尺寸预测,有助于不合格产品的及时发现,减少不合格品的产生。基于轻量级梯度提升机(LightGBM)框架设计了基于加工过程数据及参数的注塑成形产品尺寸预测模型,通过特征提取、异常数据处理、数据集划分、模型训练、模型验证等步骤,建立了具有非对称风险特征的产品尺寸预测模型。针对产品尺寸超规的非对称风险问题,在模型训练过程中引入了基于尺寸范围的加权修正方法,以提高预测模型对超规尺寸的预测精度。最后利用富士康注塑成形尺寸预测数据集进行了验证,结果表明,该模型对超规尺寸具有更高的预测精度,尺寸预测结果平均误差为0.015 mm,考虑非对称风险的加权平均误差为5×10^(-6) mm。 展开更多

关键词 注塑成形 非对称风险 机器学习 尺寸预测 轻量级梯度提升机

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嵌入轻量梯度提升机评估模型的暂态稳定预防-紧急协调控制 被引量：7

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作者 高书宇 刘友波 +3 位作者 刘挺坚 沈力 文一宇 邱高 《电力工程技术》 北大核心 2023年第5期167-176,共10页

为了综合发挥运行方式控制和稳控切机控制对电网暂态稳定性的提升作用,提出一种嵌入轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)评估模型的电力系统暂态稳定预防-紧急协调控制决策方法。为快速评估控制措施对稳定裕度的... 为了综合发挥运行方式控制和稳控切机控制对电网暂态稳定性的提升作用,提出一种嵌入轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)评估模型的电力系统暂态稳定预防-紧急协调控制决策方法。为快速评估控制措施对稳定裕度的影响,首先利用混合控制样本生成方法和LightGBM算法构建预防-紧急控制对稳定裕度的评估模型,考虑到不合理的切机、切负荷控制可能破坏系统稳定性,利用LightGBM评估模型的数值灵敏度来辨识有效的控制地点、缩减决策空间。进一步将LightGBM模型嵌入暂态稳定双层优化控制模型、替代暂态稳定时域仿真校核,结合改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)实现协调控制策略的快速求解。通过IEEE 39节点测试算例,验证了所提方法能够实现不同严重程度的故障在发生前后的预防控制和紧急控制之间的协调配合,既提高了电网安全稳定性,又减小了优化调度成本。 展开更多

关键词 暂态稳定 预防-紧急协调控制 数据驱动 轻量梯度提升机(lightgbm) 评估模型 非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)

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一种基于EMD-LightGBM模型的地铁隧道盾构姿态预测方法

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作者 冷伍明 吴卓霖 +3 位作者 袁立刚 梁琳 刘涛墨 岳健 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期96-107,共12页

针对地铁隧道盾构姿态难以控制的问题,以长春某隧道工程为例,基于现场实测数据,构建了一个融合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的盾构姿态预测模型(EMD-L... 针对地铁隧道盾构姿态难以控制的问题,以长春某隧道工程为例,基于现场实测数据,构建了一个融合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的盾构姿态预测模型(EMD-LightGBM)。首先,通过特征重要性和相关性分析筛选原始数据集特征。然后,利用EMD技术将数据分解为多个平稳子序列,并组成新数据集。最后,通过该新数据集拟合训练EMD-LightGBM来实现盾构姿态的预测,并且比较了该模型与单纯的LightGBM及融合EMD的反向传播神经网络(backpropagation neural network,BPNN)的预测效果。通过预测精度和预测稳定性两种评价体系来验证EMD-LightGBM模型的优良性能。结果表明:与LightGBM和EMD-BPNN相比,EMD-LightGBM在盾构姿态偏差预测折线图中的表现最佳,其平均绝对误差(mean absolute error,E MA)和均方根误差(root mean square error,E RMS)最大分别为2.89 mm和4.13 mm,决定系数R 2最小值为0.95;同时,EMD-LightGBM的预测平均绝对误差E MA和均方误差(mean square error,E MS)的95%置信区间最大值分别为3.5 mm与25.6 mm 2,结合其预测值的绝对误差(absolute error,E A)和平方误差(square error,E S)的良好频数分布,都说明了EMD-LightGBM在预测盾构姿态时的高精度和稳定性。研究成果可为类似工程的盾构姿态控制提供一种理论方法。 展开更多

关键词 地铁隧道 盾构 姿态预测 经验模态分解 轻量级梯度提升机

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基于BO-LightGBM算法的XLPE配电电缆绝缘状态评估

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作者 罗正均 叶刚 +3 位作者 周箩鱼 李涛 陈楠 张志熙 《绝缘材料》 北大核心 2025年第3期131-140,共10页

为提升电缆绝缘状态评估的精度,本文提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法与轻量级梯度提升机(LightGBM)算法的电缆绝缘状态评估方法。首先将数据集中所有特征进行组合,形成不同的特征子集,通过遍历所有的特征子集,找到五折交叉验证的准确... 为提升电缆绝缘状态评估的精度,本文提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法与轻量级梯度提升机(LightGBM)算法的电缆绝缘状态评估方法。首先将数据集中所有特征进行组合,形成不同的特征子集,通过遍历所有的特征子集,找到五折交叉验证的准确率最高所对应的特征组合,完成对输入特征的筛选。然后使用BO算法对LightGBM中的7个超参数进行寻优。最后利用本文所提出的BO-LightGBM算法完成对电缆绝缘状态的评估。结果表明:本文提出的特征子集法与主成分分析法和互信息筛选法相比能更好地提升模型表现;经过BO算法优化后,LightGBM模型的精度能得到进一步的提升,与粒子群优化算法(PSO)和遗传算法优化(GA)相比,BO算法的计算效率能在几乎相同的精度下分别提升约80%和86.9%;与其他常用机器学习算法进行对比,本文模型的相关性能指标均为最优。 展开更多

关键词 XLPE电缆 状态评估 机器学习 贝叶斯优化算法 轻量级梯度提升机算法

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基于IWOA-LightGBM的煤自燃程度预测方法研究

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作者 臧燕杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期64-70,共7页

为提升煤自燃预测精度,提出基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)与轻量级梯度提升机(LightGBM)融合的预测模型。首先,通过SPSS 27分析煤自燃程序升温试验中指标气体浓度的相关性,采用核主成分分析法(KPCA)提取主成分数据;然后,针对传统鲸鱼算法(... 为提升煤自燃预测精度,提出基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)与轻量级梯度提升机(LightGBM)融合的预测模型。首先,通过SPSS 27分析煤自燃程序升温试验中指标气体浓度的相关性,采用核主成分分析法(KPCA)提取主成分数据;然后,针对传统鲸鱼算法(WOA)易陷入局部最优的问题,引入Circle混沌映射、自适应权重及最优领域扰动策略改进其全局搜索能力,进而优化LightGBM超参数以提升预测精度并抑制过拟合;最后,将该模型应用于新疆沙吉海煤矿实际预测场景。结果表明:IWOA-LightGBM模型相较于其他模型,在测试样本中的准确率A分别提高13.33%、26.66%、20%、20%、13.33%;精确率P分别提高12.23%、24.45%、18.89%、18.89%、12.23%;召回率R分别提高13.1%、23.02%、18.1%、16.07%、10.56%;F_( 1)分别提高12.56%、23.79%、18.52%、17.58%、13.15%。模型在复杂条件下的可靠性与稳定性,展现出优于传统模型的泛化性与鲁棒性,能够为矿井煤自燃灾害预警提供了新的技术方案。 展开更多

关键词 煤自燃 改进鲸鱼优化算法(IWOA) 轻量级梯度提升机(lightgbm) 核主成分分析法(KPCA) 预测模型

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基于PSO-LightGBM模型的边坡稳定性预测研究

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作者 张仕杰 张煜 张宁 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第5期1233-1240,共8页

边坡稳定性的准确预测对降低边坡失稳风险具有重要意义。为高效且准确地预测边坡稳定性,提出了一种基于粒子群(PSO)优化轻量级梯度提升机(LightGBM)的边坡稳定性预测模型,即PSO-LightGBM模型。该模型首先采用粒子群算法优化LightGBM模... 边坡稳定性的准确预测对降低边坡失稳风险具有重要意义。为高效且准确地预测边坡稳定性,提出了一种基于粒子群(PSO)优化轻量级梯度提升机(LightGBM)的边坡稳定性预测模型,即PSO-LightGBM模型。该模型首先采用粒子群算法优化LightGBM模型中的重要参数,在实际工程应用中,降低了LightGBM模型参数所产生的影响。然后采用优化后的LightGBM模型对边坡稳定性进行分类预测。选取K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、LightGBM、网格搜索优化LightGBM(GS-LightGBM)以及遗传优化LightGBM(GA-LightGBM)作为对比模型,并采用准确率、精确率、召回率与F1分数作为各模型预测性能的评价指标,并通过混淆矩阵可视化各模型的分类结果。基于PSO-LightGBM模型的特征重要性分析,量化了各因素在边坡稳定性预测中的相对重要性。研究结果表明,在测试集上PSO-LightGBM模型的各项评价指标上均显著优于其他对比模型,表现出较强的分类预测性能与泛化能力。通过特征重要性分析,影响边坡稳定性的因素从大到小依次为:坡角、坡高、内聚力、内摩擦角、土体重度与孔隙水压力。本研究为边坡稳定性的准确预测提供了一种新方法,对边坡工程安全设计与风险评估具有重要参考意义。 展开更多

关键词 边坡稳定性 机器学习 轻量级梯度提升机(lightgbm) 粒子群算法

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基于LightGBM-SHAP的民机硬着陆可解释预测

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作者 肖国松 刘嘉琛 +2 位作者 张元珊 董磊 陈曦 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期134-142,共9页

为预防民用飞机的硬着陆超限事件,首先,收集包含动力学变量、系统性能和其他工程参数的机载快速存取记录器(QAR)数据,开展机场航段聚类、样本平衡、统计特征提取等数据处理活动;然后,基于轻量级梯度提升机(LightGBM)模型预测民机硬着陆... 为预防民用飞机的硬着陆超限事件,首先,收集包含动力学变量、系统性能和其他工程参数的机载快速存取记录器(QAR)数据,开展机场航段聚类、样本平衡、统计特征提取等数据处理活动;然后,基于轻量级梯度提升机(LightGBM)模型预测民机硬着陆事件,并与极限梯度提升(XGBoost)、决策树(DT)、长短期记忆网络(LSTM)模型进行综合对比;最后,利用Shapley可加性解释(SHAP)算法进一步分析硬着陆事件的致因机制及各飞行参数特征对模型预测结果的影响。结果表明:所提方法不仅显示出良好的硬着陆事件预测性能,准确率、正确率和召回率分别达到99%,92%和88%,还可针对具体航段对硬着陆预测模型的决策过程提供定量的、可视化的解释信息。 展开更多

关键词 轻量级梯度提升机(lightgbm) 民用飞机 硬着陆 快速存取记录器(QAR)数据 机器学习 可解释

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融合LightGBM的ResNeXt气象目标细粒度识别方法 被引量：2

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作者 欧阳彤 汪玲 +1 位作者 朱岱寅 李勇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4034-4043,共10页

为精确识别气象目标与混杂其中的非气象目标,提出一种融合轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)与残差网络的残差网络(residual network of residual network:next generation,ResNeXt)的气象目标识别方法。首先... 为精确识别气象目标与混杂其中的非气象目标,提出一种融合轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)与残差网络的残差网络(residual network of residual network:next generation,ResNeXt)的气象目标识别方法。首先,制作块状样本数据集,以此数据集为驱动,建立以ResNeXt为基础的气象目标识别网络模型,实现以块状数据样本为识别单位的气象目标粗粒度识别,识别精度可达99.6%以上;然后,再将此粗粒度结果与参考数据的差异值纳入LightGBM分类器,得到以雷达采样单元为识别单位的细粒度识别结果。结合实际观测数据,证明所提方法融合了LightGBM细粒度识别与ResNeXt高精度识别的能力,能够完成气象目标与杂波的判别,判别结果与参考结果高度一致。结合实际观测数据,证明所提方法融合了LightGBM细粒度识别与ResNeXt高精度识别的能力,能够完成气象目标与杂波的判别,判别结果与参考结果高度一致。 展开更多

关键词 气象雷达 气象目标识别 残差网络 轻量级梯度提升机 融合 深度学习

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基于LightGBM模型的甘肃省临夏县滑坡易发性评价 被引量：3

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作者 何哲 石玉玲 +2 位作者 李富春 贾卓龙 晏长根 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期197-205,216,共10页

甘肃省临夏县地质环境复杂,滑坡灾害发育,对当地居民生产生活造成严重威胁,亦对工程建设的开展造成一定阻碍,因此,选取高效准确的机器学习方法对临夏县进行滑坡易发性评价具有重大意义。首先依据遥感影像和野外勘察资料,选取了1718处滑... 甘肃省临夏县地质环境复杂,滑坡灾害发育,对当地居民生产生活造成严重威胁,亦对工程建设的开展造成一定阻碍,因此,选取高效准确的机器学习方法对临夏县进行滑坡易发性评价具有重大意义。首先依据遥感影像和野外勘察资料,选取了1718处滑坡样本,遴选了滑坡灾变的16种影响因子并建立滑坡影响因子评价体系;再结合预测精度和运行时间等指标对比了轻量级梯度提升机(LightGBM)模型与主流机器学习模型的性能;最后利用混淆矩阵分级方法进行了基于LightGBM模型的临夏县滑坡易发性评价。结果表明:临夏县重要滑坡影响因子为地表植被和地形地貌因子,其中土地覆盖为最主要影响因子;LightGBM模型预测精度高达0.931,且运行速度仅为11.7 s,既能保证高精度又极大提升了运行效率;在抽稀后的数据集上,LightGBM模型的预测表现、校准程度和分级结果均优于随机森林(RF)模型;混淆矩阵分级法的较高和高易发区内滑坡分布更为集中,在14.94%的区域内分布着86.86%的滑坡灾害点。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区内滑坡分布发育情况,可为当地工程建设及防灾减灾工作提供一定指导。 展开更多

关键词 滑坡 易发性评价 轻量级梯度提升机 机器学习 甘肃省临夏县

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基于DGA与TPE-LightGBM的变压器故障诊断 被引量：6

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作者 杨金鑫 廖才波 +3 位作者 胡雄 朱文清 张旭 刘邦 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期70-77,共8页

油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)对变压器故障的早期预警及诊断具有重要意义。为了提升变压器故障诊断的准确性及可靠性,提出一种基于树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)算法优化轻量级梯度提升机... 油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)对变压器故障的早期预警及诊断具有重要意义。为了提升变压器故障诊断的准确性及可靠性,提出一种基于树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)算法优化轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的变压器故障诊断方法。首先,建立包含油中气体比值、编码等16维DGA特征集合,采用最小绝对收缩和选择(least absolute shrinkage and selection opera-tor,LASSO)算法选择用于变压器故障诊断的有效特征量;其次,构建基于LightGBM的变压器故障诊断方法,并引入TPE算法对LightGBM诊断模型参数进行优化,形成最优故障诊断模型;最后,选用精确度、召回率和F1分数等评价指标对所提诊断模型性能进行评估。研究结果表明,TPE-LightGBM的平均准确率为90.23%,其诊断精度及鲁棒性均优于RF和XGBoost等算法。同时,与现场常用的三比值法进行对比,所提方法的准确性和可靠性均有显著提升。该方法可有效提升电力变压器的智能运维水平。 展开更多

关键词 变压器 油中溶解气体 故障诊断 树结构概率密度估计 LASSO算法 轻量级梯度提升机

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基于注意力机制和LSTM-LightGBM的特高压直流输电线路可听噪声无效数据清洗方法 被引量：1

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作者 吴海荣 李振华 +1 位作者 程紫熠 张传计 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期115-123,140,共10页

特高压直流输电线路可听噪声试验过程中,外界环境的突发性干扰会使实验数据中掺杂较多的无效数据,严重影响后续的数据分析。提出了一种基于注意力机制(attention mechanism,AM)和长短时记忆网络-轻量级梯度提升机(long short-term memor... 特高压直流输电线路可听噪声试验过程中,外界环境的突发性干扰会使实验数据中掺杂较多的无效数据,严重影响后续的数据分析。提出了一种基于注意力机制(attention mechanism,AM)和长短时记忆网络-轻量级梯度提升机(long short-term memory network-light gradient boosting machine,LSTM-LightGBM)的输电线路可听噪声无效数据清洗方法。首先,针对可听噪声数据的非线性、高维时序冗余特征等特点,以LSTM神经网络为基础进行特征提取;同时,引入特征维度注意力机制,自适应地分配权重来刻画关键特征信息的表达能力;进而,利用LightGBM对提取到的特征进行分类,检测出无效数据;然后,以某特高压直流输电线路实测可听噪声数据试验分析,结果表明该方法的检测精准率为95.55%,召回率为97.73%,F1分数为0.9663,均优于对比实验模型;最后,将无效数据删除并使用均值插补法填补,无效数据清洗后数据的50%值和95%值基本不变,仅降低无效数据的最大值和5%值。该算法对提高输电线路可听噪声数据的可靠性具有一定参考意义。 展开更多

关键词 输电线路 可听噪声 长短时记忆网络 注意力机制 轻量级梯度提升机 无效数据

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基于Bayesian-LightGBM模型的粮食产量预测研究 被引量：5

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作者 陈晓玲 张聪 黄晓宇 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第6期163-169,共7页

目前用于粮食产量预测模型如灰色关联模型普遍存在训练速度较慢、预测精度较低等问题。为解决该问题,以轻量级梯度提升机(LightGBM)模型为基础,将其损失函数修正为Huber损失函数,同时引入贝叶斯优化算法确定出最优超参数组合并输入该模... 目前用于粮食产量预测模型如灰色关联模型普遍存在训练速度较慢、预测精度较低等问题。为解决该问题,以轻量级梯度提升机(LightGBM)模型为基础,将其损失函数修正为Huber损失函数,同时引入贝叶斯优化算法确定出最优超参数组合并输入该模型。以广西的早、晚水稻产量及16个粮食产量影响因素为数据集进行仿真试验,结果表明:基于线性回归的预测模型的平均绝对值误差为1.255,基于决策树的预测模型的平均绝对值误差为0.426,基于随机森林的预测模型的平均值误差为0.315,基于Bayesian-LightGBM的预测模型的平均绝对值误差为0.049。相比其他预测模型,Bayesian-LightGBM粮食产量预测模型能够更有效地实现粮食产量预测,预测精度更高。 展开更多

关键词 粮食产量预测 粮食安全 轻量级梯度提升机 贝叶斯优化

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基于LightGBM算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型 被引量：1

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作者 庞松岭 范凯迪 +1 位作者 陈超 窦洁 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期9-16,共8页

为提高电动汽车充电负荷预测的准确性,设计了一种基于轻量级梯度提升机(LightGBM)算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型。利用出行链描述用户出行过程,采用蒙特卡洛法抽取时空数据,计算不同区域出行和停留时间的概率... 为提高电动汽车充电负荷预测的准确性,设计了一种基于轻量级梯度提升机(LightGBM)算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型。利用出行链描述用户出行过程,采用蒙特卡洛法抽取时空数据,计算不同区域出行和停留时间的概率密度函数,采用牛顿法划分多时间尺度充电概率,明确驾驶时空分布与充电状况,并运用模糊数学定理与LightGBM分类充电负荷数据,构建了多季节多时段预测模型。采用LightGBM高效并行计算模式,明确充电负荷变化规律,实现了多时间尺度预测。试验结果表明:所建立的模型在不同季节和电动汽车数量条件下,预测误差低于100 kW,预测空报率低于3%,可准确展现充电负荷的变化规律。 展开更多

关键词 轻量级梯度提升机 出行链理论 充电负荷 多时间尺度 预测模型

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基于改进LightGBM的出港航班滑行时间预测 被引量：1

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作者 邢志伟 戴国庆 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第10期3177-3184,共8页

为提高机场场面运行效率,需要准确高效预测出港航班的滑行时间。分析出港航班滑行时间的影响因素并定义相应的参数,分析数值型特征的相关性。针对标准轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)算法超参数众多,使人... 为提高机场场面运行效率,需要准确高效预测出港航班的滑行时间。分析出港航班滑行时间的影响因素并定义相应的参数,分析数值型特征的相关性。针对标准轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)算法超参数众多,使人为设定超参数可能会降低模型预测精度的问题,构建一种使用贝叶斯优化(Bayesian optimization, BO)获取LightGBM算法最优超参数组合的方法。为验证所提出模型的有效性,根据中国中部某大型枢纽机场的实际运行数据进行仿真验证,并与支持向量回归(SVR)模型和BP神经网络的预测结果进行比较,其结果表明,经贝叶斯优化调参的LightGBM(BO-LightGBM)算法的预测准确率和模型评估指标均优于其它方法。 展开更多

关键词 航空运输 机场场面运行效率 滑行时间 相关性分析 轻量级梯度提升机 超参数优化 贝叶斯优化

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基于混合模型的多类型机场航班过站时间预测 被引量：1

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作者 李国 王伟倩 曹卫东 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期633-640,F0003,共9页

为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。... 为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。引入自适应鲁棒损失函数(adaptive robust loss function,ARLF)改进LightGBM模型损失函数,降低航班数据中存在离群值的影响;通过改进的麻雀搜索算法对改进后的LightGBM模型进行参数寻优,形成混合LightGBM模型。采用全国2019年全年航班数据进行验证,实验结果验证了方法的可行性。 展开更多

关键词 多类型机场 航班过站时间预测 客流量差异 天气差异 混合轻量级梯度提升机算法模型 自适应鲁棒损失函数 离群值 麻雀搜索算法

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