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基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测 被引量：12
1
作者 张杰 孙曰瑶 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第7期41-44,共4页
文章构建了衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试和决策树模型;详细论述了单属性测试和决策树与AdaBoost算法的分类器组合机制,同时界定了12个风险检测变量指标,运用252个我国上市公司作为初始样本,分别进行了一年、两... 文章构建了衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试和决策树模型;详细论述了单属性测试和决策树与AdaBoost算法的分类器组合机制,同时界定了12个风险检测变量指标,运用252个我国上市公司作为初始样本,分别进行了一年、两年和三年的26次衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试(SAT),AdaBoost组合算法的决策树(DT)、单决策树和单支持向量机(SVM)实验,结果表明,基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测模型可以对公司衍生金融工具风险进有效的预测。 展开更多
关键词 衍生金融工具 adaboost组合算法 单属性测试 决策树 支持向量机
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基于机器学习耦合启发式算法和数据预处理的无负约束组合风速预测
2
作者 付桐林 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期659-666,共8页
首先将人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)及极值学习机(ELM)与集合经验模态分解(EEMD)和灰狼算法(GWO)相耦合,构建多个混合模型对中国黄土高原陇东区环县风电场风速进行预测,进而将各混合模型的预测结果作为输入变量,以预测误差平方... 首先将人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)及极值学习机(ELM)与集合经验模态分解(EEMD)和灰狼算法(GWO)相耦合,构建多个混合模型对中国黄土高原陇东区环县风电场风速进行预测,进而将各混合模型的预测结果作为输入变量,以预测误差平方和最小为目标函数,构建无负约束的组合模型NNCT,并采用灰狼算法优化组合模型的权重,实现研究区域风电场风速的准确预测。数值结果表明,该模型可有效降低模型选择的风险,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风速 预测 机器学习 灰狼算法 集合经验模态分解 组合模型
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基于PSO-SVR算法的钢板-混凝土组合连梁承载力预测
3
作者 田建勃 闫靖帅 +2 位作者 王晓磊 赵勇 史庆轩 《振动与冲击》 北大核心 2025年第7期155-162,共8页
为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-suppor... 为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-support vector regression,PSO-SVR)算法进行了PRC连梁试验数据的回归训练,此外,通过使用Sobol敏感性分析方法分析了数据特征参数对PRC连梁承载力的影响。结果表明,基于SVR、极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)和PSO-SVR的预测模型平均绝对百分比误差分别为5.48%、7.65%和4.80%,其中,基于PSO-SVR算法的承载力预测模型具有最高的预测精度,模型的鲁棒性和泛化能力更强。此外,特征参数钢板率(ρ_(p))、截面高度(h)和连梁跨高比(l_(n)/h)对PRC连梁承载力影响最大,三者全局影响指数总和超过0.75,其中,钢板率(ρ_(p))是对PRC连梁承载力影响最大的单一因素,一阶敏感性指数和全局敏感性指数分别为0.3423和0.3620,以期为PRC连梁在实际工程中的设计及应用提供参考。 展开更多
关键词 钢板-混凝土组合连梁 机器学习 粒子群优化的支持向量机回归(PSO-SVR)算法 承载力 敏感性分析
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基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法
4
作者 陈熙源 崔天昊 钟雨露 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期81-91,共11页
在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能... 在城市峡谷环境中,GNSS多径效应与非视距现象严重,会极大影响GNSS的定位精度,进而影响INS/GNSS组合导航系统的定位效果。然而传统的INS/GNSS组合导航系统无法确定在城市峡谷环境中快速变化的GNSS量测噪声,为保证组合导航系统的抗差性能和估计精度,针对传统因子图优化算法中量测噪声协方差矩阵不准确带来状态估计精度下降的问题,提出了一种基于自适应MCMC的鲁棒因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段将自适应MCMC引入因子图优化框架,在先验中通过MCMC算法将对后验概率采样转化为对先验概率和似然概率的乘积进行采样,并引入自适应策略提高采样效率,得到后验概率对应的样本集。在后验中,通过KL散度最小化近似后验和真实后验,从而精确估计GNSS时变量测噪声协方差;其次,引入新息χ^(2)检测算法,通过构建假设检验统计量和量测异常边界值来检测和剔除粗差。所提方法在减小粗差干扰的同时能有效估计GNSS时变量测噪声。由INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验表明,所提方法相比普通因子图优化算法和基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化算法在水平定位均方根误差上分别减小了20.4%、11.9%和71.6%、25.2%,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 组合导航 因子图优化 自适应MCMC 新息χ^(2)检测算法
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基于优化FP⁃Growth算法的滑坡频繁因素组合挖掘
5
作者 李佳颖 郝彬超 +4 位作者 王卫东 王智超 曹禄来 韩征 朱崇政 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期532-541,共10页
滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方... 滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方检验剔除与滑坡灾害弱相关的影响因素,耦合分析滑坡区域与影响因素区划,针对大数据挖掘算法仅能以历史滑坡次数等离散型变量为挖掘依据的局限性,引入特征参数优化频繁模式树(FPGrowth)算法,使其能以历史滑坡面积和历史滑坡密度等连续型变量为挖掘依据,挖掘滑坡频繁二级因素组合,利用卡方检验与频率比检验挖掘结果准确性。结果表明:基于历史滑坡密度的优化关联规则算法能更好地挖掘滑坡频繁二级因素组合,其中,“高程<1769 m、地表起伏度62~140 m”的区域滑坡最频繁,需要对滑坡灾害重点关注与防治。针对原始关联规则算法仅能以滑坡次数为挖掘依据的局限,优化算法以考虑滑坡范围的影响,深入研究多种影响因素对滑坡的综合作用,为滑坡灾害的快速判识与防灾减灾提供参考。 展开更多
关键词 大数据挖掘技术 优化关联规则算法 FP-GROWTH算法 滑坡影响因素 频繁组合挖掘
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基于Adaboost算法的海上风速预测研究
6
作者 张润锋 王晓菲 +1 位作者 薛冬阳 吴以宁 《中国航海》 北大核心 2025年第1期18-25,共8页
复杂气象海况条件直接影响船舶的航海安全,海上风速作为气象海况中的主要因素,其预测的精准性对航行安全以及航迹规划等具有重要意义。为有效提高海上风速预测的精准度,克服单一预测模型的局限性,对连云港站点海上风场数据进行实例研究... 复杂气象海况条件直接影响船舶的航海安全,海上风速作为气象海况中的主要因素,其预测的精准性对航行安全以及航迹规划等具有重要意义。为有效提高海上风速预测的精准度,克服单一预测模型的局限性,对连云港站点海上风场数据进行实例研究,采用Adaboost集成算法融合多模型优势构建海上风速组合预测模型。分别采用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)-BPNN、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)-支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)等4种时间序列预测模型进行风速预测。考虑单一模型预测效果,应用Adaboost算法对GA-BPNN模型和WOA-SVR模型进行集成,进而构建海上风速组合预测模型,并与Bagging算法集成精度进行比较。分析结果表明:Adaboost集成算法的组合预测模型均方根误差相较单一模型均方根误差降低了约13%,平均绝对误差降低了约16%,试验结果有效地验证了组合预测模型在海上风速数据预测方面的优越性,对提高航海安全性与航迹优化设计具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 航海安全 风速预测 集成算法 组合预测
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基于改进多目标鲸鱼优化算法的云制造鲁棒服务组合方法
7
作者 尹祖恒 徐洪珍 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1698-1705,共8页
现有的云制造服务组合方法通常是在假设制造服务无异常的条件下进行,这使得现有模型及方法在服务异常时效率低下甚至失败。为了解决这一问题,提出了一种基于改进多目标鲸鱼优化算法的云制造鲁棒服务组合方法。首先,该方法通过为每个子... 现有的云制造服务组合方法通常是在假设制造服务无异常的条件下进行,这使得现有模型及方法在服务异常时效率低下甚至失败。为了解决这一问题,提出了一种基于改进多目标鲸鱼优化算法的云制造鲁棒服务组合方法。首先,该方法通过为每个子任务分配一个首选服务和备用服务,有效避免因首选服务异常导致的效率低下或者任务失败等问题。其次,利用任务延迟时间作为云制造服务鲁棒性的描述指标,构建考虑鲁棒性和服务质量需求的多目标云制造服务组合模型。为求解该模型,设计了一种基于混合策略改进的多目标鲸鱼优化算法。最后,通过对不同算例的分析表明,提出的方法在收敛性和多样性方面均优于其他优秀方法。 展开更多
关键词 服务组合 云制造 多目标优化 鲁棒性 鲸鱼优化算法
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基于硬约束热启动的量子投资组合优化算法
8
作者 蔚栋敏 陈柄任 +2 位作者 陈慧 吴磊 李晓瑜 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期116-124,共9页
针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格... 针对金融领域的投资组合优化问题中普遍存在的整数约束难题,提出了一种基于量子近似优化算法的新解法。该算法通过将经典算法得到的连续解编码为量子电路的初始态,从而将连续优化问题转化为离散的马科维茨模型。同时,引入硬约束来严格满足投资组合中的整数约束,确保解的质量。通过热启动技术,进一步提升了算法的成功率。数值模拟实验表明,该算法在求解大规模整数约束投资组合问题时,相较于传统方法具有显著的计算效率优势,且所得解的质量更优。 展开更多
关键词 量子计算 硬约束 热启动 投资组合优化 量子近似优化算法
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基于IPOA-LSTM辅助的组合导航算法
9
作者 周理想 陈佳 毛宽民 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1241-1247,共7页
为解决INS/GNSS组合导航系统在GNSS信号失锁条件下导航误差迅速增大的问题,提出一种基于改进的鹈鹕优化算法(IPOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)超参数,进而辅助INS/GNSS组合导航的算法。当卫星信号可用时,通过训练建立输入与输出之间... 为解决INS/GNSS组合导航系统在GNSS信号失锁条件下导航误差迅速增大的问题,提出一种基于改进的鹈鹕优化算法(IPOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)超参数,进而辅助INS/GNSS组合导航的算法。当卫星信号可用时,通过训练建立输入与输出之间的关系;卫星信号失锁后,利用训练好的模型进行预测,抑制纯惯导的发散。实测数据实验结果表明,在GNSS信号失锁60 s内,提出的改进算法优于通用的LSTM模型及纯惯导推算方法,能够对组合导航的导航精度进行改善,减小GNSS信号中断对组合导航系统的影响。 展开更多
关键词 惯性导航系统 全球导航卫星系统 组合导航 信号失锁 鹈鹕优化算法 超参数优化 长短期记忆神经网络
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基于地理探测器和AdaBoost算法的侏罗系煤层顶板富水性评价
10
作者 刘杰 施龙青 +2 位作者 高红星 马明 韩进 《煤炭工程》 北大核心 2025年第7期156-164,共9页
为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结... 为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结果表明:砂泥互层数(0.62)、砂岩等效厚度(0.45)、砂岩厚度(0.42)、砂泥比(0.31)及岩性影响指数(0.09)是研究区富水性评价的关键因素。其中砂泥互层数是侏罗系煤层顶板富水性评价的最重要因素,而构造因素对富水性的影响较弱。研究区富水性空间分布特征为:高富水性区域主要位于东北部,中等富水性区域分布在中西部及中东部小部分区域,大部分区域富水性偏低。 展开更多
关键词 富水性评价 地理探测器 adaboost算法 侏罗系煤层 水害防治
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多特征Adaboost算法在多波束点云滤波中的应用
11
作者 孟凡修 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期19-23,共5页
为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器... 为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器合并为强分类器,并利用阶段函数确定关键参数阈值。Adaboost算法输出结果的二值性与滤波结果(水深点与非水深点)的属性契合。为验证该算法的自动化程度与分类效率,引入ID3滤波算法在多种地形进行验证分析,实验结果表明,Adaboost算法在多种地形区域存在较好的滤波效果。 展开更多
关键词 多波束点云滤波 adaboost算法 增强决策树 弱分类器 分类阈值 更新权重
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基于双调节因子的GNSS/SINS组合导航Sage-Husa自适应滤波算法
12
作者 林雪原 孙炜玮 孙晓范 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第7期699-704,共6页
在GNSS/SINS组合导航系统中,当测量噪声方差发生变化时,Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计功能与故障检测功能有可能相互冲突。为解决该问题,首先,根据故障检测函数设计控制因子,对Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计... 在GNSS/SINS组合导航系统中,当测量噪声方差发生变化时,Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计功能与故障检测功能有可能相互冲突。为解决该问题,首先,根据故障检测函数设计控制因子,对Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计模型进行在线调整;然后,根据Sage-Husa自适应滤波算法严重依赖遗忘因子的特性,设计动态遗忘因子以对测量噪声方差进行准确跟踪,进而提出一种基于双调节因子(控制因子和动态遗忘因子)的Sage-Husa自适应滤波(DRSHAKF)算法;最后,基于施加了容错功能的Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)算法及DRSHAKF算法,进行组合导航系统的仿真实验。结果表明,相对于SHAKF算法,DRSHAKF算法可以将测量噪声方差估计功能与故障检测函数进行有机融合,充分利用有用的测量信息,进而提高系统滤波精度。 展开更多
关键词 Sage-Husa算法 自适应滤波算法 组合导航系统 遗忘因子 控制因子
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一种RTK单历元整周模糊度快速确定MAXCOM-DC组合算法
13
作者 周命端 解乾龙 +3 位作者 姬旭 徐翔 崔立锟 覃钰涵 《测绘通报》 北大核心 2025年第1期107-111,137,共6页
本文针对传统的RTK单历元整周模糊度确定主辅频相关法(MAXCOM)观测卫星数增多导致单历元整周模糊度确定效率降低的问题,提出了一种单历元卫星分类筛选处理方法;将单历元所有卫星分类为参考星、主星和辅星,应用MAXCOM算法单历元确定主星... 本文针对传统的RTK单历元整周模糊度确定主辅频相关法(MAXCOM)观测卫星数增多导致单历元整周模糊度确定效率降低的问题,提出了一种单历元卫星分类筛选处理方法;将单历元所有卫星分类为参考星、主星和辅星,应用MAXCOM算法单历元确定主星整周模糊度和DC算法确定辅星整周模糊度,并提出了一种新的RTK单历元整周模糊度快速确定算法,称为MAXCOM-DC组合算法。对一组BDS-3实测数据900个连续观测历元进行动态定位试验,结果分析表明,MAXCOM-DC组合算法可避免在应用MAXCOM算法时辅星对主星整周模糊度搜索效率的影响,将主星数设为6时,单历元整周模糊度快速确定效率平均提升了98.5%,且单历元模糊度成功率达99.9%。本文为高采样数据单历元RTK快速定位提供了一种新算法。 展开更多
关键词 实时动态定位 单历元整周模糊度确定 MAXCOM法 DC算法 MAXCOM-DC组合算法
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基于改进EHO算法的主轴承组合结构多结构特性协同优化设计方法
14
作者 赵鑫 苏铁熊 +2 位作者 马富康 史建华 柴常 《兵工学报》 北大核心 2025年第1期270-287,共18页
随着柴油机功率密度的提升,主轴承组合结构将面临主轴承变形加剧、关键部件强度下降等可靠性问题。以主轴承组合结构作为优化设计对象,将强度、刚度、接触强度和轻量化表现作为优化目标,构建多结构特性协同优化设计数学模型。针对传统... 随着柴油机功率密度的提升,主轴承组合结构将面临主轴承变形加剧、关键部件强度下降等可靠性问题。以主轴承组合结构作为优化设计对象,将强度、刚度、接触强度和轻量化表现作为优化目标,构建多结构特性协同优化设计数学模型。针对传统快速和精英保留多目标遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)在求解小种群规模、有限进化代数的复杂工程问题时计算效率低的问题,基于Pareto优化理论,引入自适应策略及固定候选集随机测试算法,提出改进的大象放牧优化(Elephant Herding Optimization,EHO)算法用于求解多结构特性协同优化设计数学模型,并对算法性能及协同优化设计方案进行试验验证。研究结果表明:在小种群规模和有限进化代数下,改进EHO算法的求解能力更强,计算效率更高;在质量波动仅为0.6%的情况下,机体和主轴承座的应力分别降低18.67%和11.06%;各考察截面失圆度平均值降低14.39%;机体与主轴承座接触面最大接触压力降低18.92%。 展开更多
关键词 主轴承组合结构 多目标优化 协同设计 改进EHO算法
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凸组合的变电站噪声有源控制算法
15
作者 沈海平 费彬 +1 位作者 蔡宜君 闵捷 《应用声学》 北大核心 2025年第3期580-587,共8页
为了改进有源噪声控制系统在实际变电站场景运行时的稳定性,特别是针对突发性、大强度冲击性噪声的鲁棒性,设计了滤波-x组合对数最小平均绝对值(FxCLLMA)算法。在算法的代价函数中融入了误差绝对值及其对数变换两种凸函数的线性组合,其... 为了改进有源噪声控制系统在实际变电站场景运行时的稳定性,特别是针对突发性、大强度冲击性噪声的鲁棒性,设计了滤波-x组合对数最小平均绝对值(FxCLLMA)算法。在算法的代价函数中融入了误差绝对值及其对数变换两种凸函数的线性组合,其特点是只需要维持一套滤波器的实时运行,系统开销与滤波-x最小均方(FxLMS)算法接近。实际变电站噪声控制结果表明FxCLLMA算法在稳态噪声时的性能与FxLMS算法接近,而在突发性、大强度冲击性噪声时的鲁棒性优于FxLMS算法。 展开更多
关键词 有源噪声控制 FXLMS算法 凸组合 变电站噪声
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钻孔瞬变电磁法扫描探测RCQPSO-LMO组合算法2.5D反演 被引量：5
16
作者 程久龙 焦俊俊 +1 位作者 陈志 董毅 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期781-792,共12页
利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描... 利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描探测2.5D反演的数据解译方法,首先针对随机性反演算法时效性低,易陷入局部最优解,而确定性反演算法依赖初始模型的问题,提出了组合策略的量子粒子群优化算法用来随机搜索最优初始模型.在此基础上,利用Levenberg-Marquarat方法求解Occam反演的目标函数,形成了RCQPSO-LMO组合算法进行2.5D反演,通过对比组合算法和单一算法,验证了组合算法具有更精确的反演结果.其次结合屏蔽条件下扫描探测,对比分析了有无屏蔽的2.5D反演结果,通过设定屏蔽系数对非探测方向信号进行部分压制,可以较好地解决钻孔径向扫描探测中对非探测方向信号部分屏蔽下的反演及成像.最后建立三组理论模型进行组合算法2.5D反演,结果表明:组合算法反演结果与理论模型的一致性较好,对低阻异常体的反演精度较高,验证了组合算法对钻孔孔壁外围低阻异常体具有较高的反演精度和分辨能力. 展开更多
关键词 钻孔瞬变电磁法 扫描探测 量子粒子群优化算法 组合算法 2.5D反演
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基于GA-SA组合算法的山区复杂环境无人机起降点选址 被引量：4
17
作者 李章萍 贺亚蒙 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第2期850-857,共8页
针对山区复杂环境下的物流链前端无人机货运起降点选址和任务分配进行研究。首先以建设成本最小和运输时间满意度最大为目标,综合考虑无人机自身性能和禁飞空域等因素,构建多约束条件下多目标函数的起降点选址和任务分配模型。采用遗传... 针对山区复杂环境下的物流链前端无人机货运起降点选址和任务分配进行研究。首先以建设成本最小和运输时间满意度最大为目标,综合考虑无人机自身性能和禁飞空域等因素,构建多约束条件下多目标函数的起降点选址和任务分配模型。采用遗传算法(genetic algorithm, GA)和模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)的组合算法进行求解,首先通过遗传算法得出较优的可行解,再以此解作为退火算法的初始解进行模型求解。仿真结果表明,构建的多约束模型能够实现预期效果,并且采用的算法解决此类问题时具有良好的适用性。 展开更多
关键词 无人机货运 多约束条件 多目标函数 起降点选址 组合算法
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基于改进Sage-Husa的GNSS/SINS组合导航系统自适应UKF算法 被引量：1
18
作者 荆蕾 林雪原 +1 位作者 潘新龙 乔玉新 《中国空间科学技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第5期127-135,共9页
GNSS/SINS组合导航系统的无迹卡尔曼滤波器(UKF)是以准确的测量噪声统计特性为基础的,当测量噪声统计特性发生变化时,如不对其进行准确的估计,将会导致UKF的滤波性能下降甚至发散。为了解决上述问题,提出了一种基于改进Sage-Husa的GNSS/... GNSS/SINS组合导航系统的无迹卡尔曼滤波器(UKF)是以准确的测量噪声统计特性为基础的,当测量噪声统计特性发生变化时,如不对其进行准确的估计,将会导致UKF的滤波性能下降甚至发散。为了解决上述问题,提出了一种基于改进Sage-Husa的GNSS/SINS组合导航系统自适应UKF算法(ISHUKF)。首先,建立了GNSS/SINS非线性组合导航系统的简化UKF模型;然后,在分析组合导航系统中常规Sage-Husa算法存在滤波发散原因的基础上,提出了一种改进的Sage-Husa算法以保证测量噪声估计方差的正定性;最后,进行了GNSS/SINS组合导航系统的仿真实验。实验结果表明,相对于变分贝叶斯算法,ISHUKF对测量噪声方差的估计精度与其大致相同,并且算法更加简单;相对于标准UKF算法,在整个仿真时段内可提高组合导航系统的位置精度、速度精度和姿态精度分别约33%、35%和72%,进而验证了算法的可行性及优越性,并为复杂环境下组合导航系统的滤波方法提供了一种简易的方法。 展开更多
关键词 改进Sage-Husa算法 自适应UKF 变分贝叶斯估计 组合导航 测量噪声方差估计
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改进的AdaBoost算法与SVM的组合分类器 被引量：8
19
作者 李亚军 刘晓霞 陈平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第32期140-142,共3页
提出了一种改进的AdaBoost算法与支持向量机组合的分类方法,用来处理多类别分类。采用规则抽样来解决支持向量机分类中正负样本的不平衡性,改进AdaBoost算法,使其在初始化时考虑样本分布稀疏的重要性,有利于稀有类样本的正确划分。实验... 提出了一种改进的AdaBoost算法与支持向量机组合的分类方法,用来处理多类别分类。采用规则抽样来解决支持向量机分类中正负样本的不平衡性,改进AdaBoost算法,使其在初始化时考虑样本分布稀疏的重要性,有利于稀有类样本的正确划分。实验结果表明,此方法与标准支持向量机分类器相比,泛化性能有一定程度的提高。 展开更多
关键词 adaboost 支持向量机 组合分类器 规则抽样
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最省刻度尺设计的组合差集递推算法 被引量：1
20
作者 唐保祥 任韩 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期178-185,共8页
在长度为n(n≥2为正整数)的直尺上最少刻多少个刻度就能度量1到n的所有长度,这便是至今未解决的最省刻度尺问题。阐明了最省刻度尺与极小优美图之间的关系,给出了计算最省刻度尺的所有最省刻度值的组合差集递推算法,得到长度为3~40的最... 在长度为n(n≥2为正整数)的直尺上最少刻多少个刻度就能度量1到n的所有长度,这便是至今未解决的最省刻度尺问题。阐明了最省刻度尺与极小优美图之间的关系,给出了计算最省刻度尺的所有最省刻度值的组合差集递推算法,得到长度为3~40的最省刻度尺的所有最省刻度值,同时,结合图论模型,给出了长度为41~82的最省刻度尺的最省刻度值。 展开更多
关键词 最省刻度尺 优美标号 极小优美图 优美标号算法 组合差集递推算法
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