基于包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法 被引量：25

1

作者 杨国清 张凯 +2 位作者 王德意 刘菁 秦美荣 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期39-46,共8页

针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法。对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature ... 针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法。对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature Importance模块分析光伏功率和各特征之间的相关关系,并构建新特征;介绍包络线理论,并根据光伏功率包络线参数进行聚类划分,将聚类后的数据作为输入,借鉴Stacking集成学习框架构造XGBoost+LightGBM+LSTM融合模型对光伏功率进行预测;将所提算法与气象因素聚类和功率区间聚类下的各预测算法进行实验对比;为了避免训练过程中模型超参数的影响,采用K折交叉验证对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。仿真结果表明,所提算法较气象因素和功率区间聚类法能有效提高复杂天气情况下光伏功率预测精度,且多模融合效果总体优于单独算法模型。 展开更多

关键词 光伏功率预测 包络线聚类 多模融合算法 特征工程 K折交叉验证

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基于模糊C-均值聚类算法的柴油机磨损状态评判 被引量：5

2

作者 赵雪红 张来斌 樊建春 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期23-25,共3页

论述了模糊C 均值聚类算法的原理与步骤, 选取光谱分析中磨损元素的含量和 3个定量铁谱参数作为特征参数, 将模糊C 均值聚类算法应用到柴油机磨损状态评判体系中, 可以得到聚类中心和用于分类的标准向量。对聚类结果进行了验证, 表明应... 论述了模糊C 均值聚类算法的原理与步骤, 选取光谱分析中磨损元素的含量和 3个定量铁谱参数作为特征参数, 将模糊C 均值聚类算法应用到柴油机磨损状态评判体系中, 可以得到聚类中心和用于分类的标准向量。对聚类结果进行了验证, 表明应用模糊聚类的方法评判柴油机的磨损状态是可信的和准确的。 展开更多

关键词 模糊C-均值聚类算法 标准向量 谱参数 光谱分析 元素 选取 模糊聚类 铁谱 聚类中心 验证

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基于改进GWO-CV优化的K-调和均值聚类算法 被引量：5

3

作者 张文宇 张茜 +1 位作者 杨媛 刘嘉 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第16期9-13,共5页

为克服传统聚类算法对初始聚类中心敏感且容易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于改进的灰狼优化与交叉验证法结合的K-调和均值聚类算法(GWO-CVKHM)。首先将新的非线性收敛因子引入灰狼优化算法,以调整前期广度搜索与后期深度搜索比例... 为克服传统聚类算法对初始聚类中心敏感且容易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于改进的灰狼优化与交叉验证法结合的K-调和均值聚类算法(GWO-CVKHM)。首先将新的非线性收敛因子引入灰狼优化算法,以调整前期广度搜索与后期深度搜索比例,同时基于模糊控制权重决策对灰狼种群位置进行更新;其次利用改进灰狼优化算法与交叉验证的思想对初始聚类中心进行寻优;最后基于改进后的聚类算法选取UCI数据库中真实数据集进行聚类。实验结果表明,该算法在求解精度及算法稳定性方面优于对比算法,具有更快的收敛速度与更强的全局搜索能力。 展开更多

关键词 K-调和均值聚类 灰狼优化算法(GWO) 交叉验证法(CV) 全局搜索能力

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基于支持向量回归和聚类算法的主蒸汽压力优化 被引量：3

4

作者 乔海升 赵文升 《广东电力》 2022年第7期72-78,共7页

滑压曲线是机组安全经济运行的重要指导依据,其优化对机组的节能降耗尤为重要,为此提出一种支持向量回归(support vector regression,SVR)模型结合聚类算法(K-means)的初压优化模型来优化各负荷下的主蒸汽压力。首先采用SVR建立供电煤... 滑压曲线是机组安全经济运行的重要指导依据,其优化对机组的节能降耗尤为重要,为此提出一种支持向量回归(support vector regression,SVR)模型结合聚类算法(K-means)的初压优化模型来优化各负荷下的主蒸汽压力。首先采用SVR建立供电煤耗预测模型,采用交叉验证(cross validation)方法优化参数,并验证模型的准确度,结果表明SVR模型的预测结果和泛化能力较好;然后采用聚类算法确定其他输入参数,运用所建立的模型预测供电煤耗,以各个负荷点供电煤耗最小为目标对初压进行优化,得到优化的滑压曲线。供电煤耗预测模型的计算结果表明,优化后各典型负荷点供电煤耗与实际相比平均下降约0.671 g/kWh,曲线与设计曲线趋势基本一致,可以为机组的实际运行提供一定的理论指导。 展开更多

关键词 支持向量回归 交叉验证 供电煤耗 聚类算法 滑压曲线

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基于改进变色龙算法的交通控制子区划分方法 被引量：1

5

作者 张添翼 闫飞 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期15-22,共8页

为缓解城市拥堵情况,提出一种基于改进变色龙(Chameleon)算法的交通控制子区划分方法。综合考虑交叉口间距、交通车流量等因素影响,计算各相邻交叉口的流量关联度,构建相似性矩阵;引入密度峰值聚类算法改进变色龙算法,通过度量公式得到... 为缓解城市拥堵情况,提出一种基于改进变色龙(Chameleon)算法的交通控制子区划分方法。综合考虑交叉口间距、交通车流量等因素影响,计算各相邻交叉口的流量关联度,构建相似性矩阵;引入密度峰值聚类算法改进变色龙算法,通过度量公式得到子区划分结果。选取义乌市某区域路网进行模型验证分析,结果表明该方法与常用的固定配时法及谱聚类法相比在平均排队长度上降低7.9%和6.2%,停车次数降低32.6%和16.5%,平均延误时间降低17.8%和11.9%,该划分方法能使城市路网子区划分合理,控制效果显著。 展开更多

关键词 城市交通 信号控制 交叉口关联度 控制子区 变色龙算法 密度峰值聚类 模型验证

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基于在线聚类的多模型软测量建模方法 被引量：28

6

作者 李修亮 苏宏业 褚健 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2834-2839,共6页

针对石化行业中软测量建模样本的特性,提出一种基于在线聚类和v-支持向量回归机(vSVR)的多模型软测量建模方法。在vSVR建模过程中,通过在线聚类算法改善了vSVR模型参数选择算法的稳定性,并用vSVR参数的先验知识和KKT条件实现模型参数的... 针对石化行业中软测量建模样本的特性,提出一种基于在线聚类和v-支持向量回归机(vSVR)的多模型软测量建模方法。在vSVR建模过程中,通过在线聚类算法改善了vSVR模型参数选择算法的稳定性,并用vSVR参数的先验知识和KKT条件实现模型参数的快速寻优,提高了模型的学习效率和精度。该建模方法在加氢裂化分馏塔装置的轻石脑油终馏点在线预测系统中取得了良好的效果。 展开更多

关键词 多模型 软测量 在线聚类 v-支持向量回归机 k-交叉验证算法

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基于核估计和区间聚类的数据流中异常模式发现 被引量：1

7

作者 张师超 尤晓芳 袁鼎荣 《计算机科学与探索》 CSCD 2007年第1期108-115,共8页

研究数据流中异常模式发现问题。为保证可以随时输出当前的异常模式,引入一种简单且有效的数据结构——三层时间区间嵌套模式(TTI),来监测数据流。对新到数据是否为异常加以判断评价的标准不是预先分配的静止阈值,而是由算法(KIC:核估... 研究数据流中异常模式发现问题。为保证可以随时输出当前的异常模式,引入一种简单且有效的数据结构——三层时间区间嵌套模式(TTI),来监测数据流。对新到数据是否为异常加以判断评价的标准不是预先分配的静止阈值,而是由算法(KIC:核估计和置信区间聚类分析)计算得到的动态阈值,从而在仅占用很小内存的前提下提高了算法的准确性。设计的SWMA算法进一步降低了时间和空间复杂度。最后分别在模拟线性模型、非线性模型及带时间戳的真实数据流上对方法的准确性、可行性和时效性进行了验证。 展开更多

关键词 核估计 区间聚类 数据流 模式发现 异常模式 准确性 算法 评价的标准 拟线性模型 空间复杂度 非线性模型 置信区间 动态阈值 数据结构 时间区间 嵌套模式 聚类分析 时效性 时间戳 验证

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多智能体遗传算法投影寻踪建模与实证研究 被引量：13

8

作者 楼文高 乔龙 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期63-67,107,共6页

采用多智能体遗传算法(MGA)进行投影寻踪聚类(PPC)建模,对投影向量约束条件采用两种不改变迭代进化过程的归一化处理方法,经三种不同类型的数据分别进行建模,得到了相同的建模结果,有效地解决了求解最佳投影向量的最优化问题。对评价指... 采用多智能体遗传算法(MGA)进行投影寻踪聚类(PPC)建模,对投影向量约束条件采用两种不改变迭代进化过程的归一化处理方法,经三种不同类型的数据分别进行建模,得到了相同的建模结果,有效地解决了求解最佳投影向量的最优化问题。对评价指标数据采用极大化或极小化(不同的归一化)处理方式,得到的投影向量系数互为相反数,同一样本的投影值之间只相差一个常数,说明PPC建模技术既可用于探索性研究,也可用于验证性分析。PPC技术主要用于大样本情况,稳健性和可靠性均较好;指标之间存在明显的相关性,会影响建模结果的有效性和合理性。 展开更多

关键词 多智能体遗传优化算法 投影寻踪聚类模型 投影向量 评价指标 探索性研究 验证性分析

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基于AP-LOF离群组检测的配电网连接验证 被引量：6

9

作者 司方远 韩英华 +1 位作者 赵强 汪晋宽 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1070-1074,共5页

现有配电网连接验证工作将可疑异常值视为具有二元属性的独立个体,因此难以有效识别和验证具有高度内在相关性的局部离群组.针对这一问题,提出了基于AP-LOF离群组检测的配电网连接验证方法.通过引入近邻传播(affinity propagation,AP)... 现有配电网连接验证工作将可疑异常值视为具有二元属性的独立个体,因此难以有效识别和验证具有高度内在相关性的局部离群组.针对这一问题,提出了基于AP-LOF离群组检测的配电网连接验证方法.通过引入近邻传播(affinity propagation,AP)聚类方法,将待校验台区用户聚类为多簇,并基于局部离群因子(local outlier factor,LOF)算法对所有簇心进行离群点检测,从而准确识别出台区内的离群组用户.以某电力公司实际用户电压数据进行算例分析,结果证明了AP-LOF算法在配电网连接验证中的适用性和有效性. 展开更多

关键词 电压数据分析 配电网连接验证 局部离群组检测 近邻传播聚类 LOF算法

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基于改进花朵授粉算法与K-means算法的人体姿态库构建方法研究 被引量：3

10

作者 徐达 焦庆龙 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期2459-2469,共11页

为了解决现有人体姿态库构建方法存在的装备维修性仿真验证任务针对性不足的问题,提出了一种基于改进花朵授粉算法与K-means算法的人体姿态库构建方法。针对花朵授粉算法寻优精度不够理想的问题,将乌鸦搜索算法引入花朵授粉算法。提出... 为了解决现有人体姿态库构建方法存在的装备维修性仿真验证任务针对性不足的问题,提出了一种基于改进花朵授粉算法与K-means算法的人体姿态库构建方法。针对花朵授粉算法寻优精度不够理想的问题,将乌鸦搜索算法引入花朵授粉算法。提出了一种改进花朵授粉算法。测试结果表明:相比粒子群算法和花朵授粉算法,改进花朵授粉算法具有搜索范围广和寻优精度高的优点。为避免K-means算法易陷入局部最优解,将改进花朵授粉算法引入K-means算法,在提出个体编码方式与定义个体操作函数的基础上,设计了改进花朵授粉算法的计算步骤,使改进花朵授粉算法与K-means算法相融合,进而对装备维修人员的维修作业姿态进行聚类。提取各类中心数据,将其作为人体姿态库中虚拟人体的部位动作角度输入参数,构建了具有装备维修性仿真验证任务针对性的人体姿态库。仿真实验结果表明:相比基于粒子群算法与K-means算法融合的人体姿态库构建方法等5种方法,改进花朵授粉算法与K-means算法的融合方法具有寻优精度高和聚类效果好等优点,适用于装备维修性仿真验证工程实践。 展开更多

关键词 人体姿态库 花朵授粉算法 乌鸦搜索算法 聚类算法 维修性验证

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基于联合分类的有效测试模式重选方法 被引量：3

11

作者 詹文法 张鲁萍 江健生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期155-162,共8页

针对目前集成电路测试复杂度的不断增加,导致测试成本不断攀升的问题,提出一种可靠而有效的测试集优化方法。通过k均值(K-means)聚类对原始测试集中的特征进行聚类筛选,然后采用改进的mRMR算法,分段式引入特征之间冗余性权重因子,用以... 针对目前集成电路测试复杂度的不断增加,导致测试成本不断攀升的问题,提出一种可靠而有效的测试集优化方法。通过k均值(K-means)聚类对原始测试集中的特征进行聚类筛选,然后采用改进的mRMR算法,分段式引入特征之间冗余性权重因子,用以权衡特征相关性和冗余性的度量,同时插入了SVM交叉验证,强化了测试模式选择的准确性。在保证故障覆盖率基本不变的情况下,达到减少原始测试集维数的目的。对ISCAS89电路实验表明,该文方法将原始测试集的测试模式进行大量的精简,既保证测试质量,也极大地优化了测试集,进行冗余消除和排序后的测试流程缩短了40.43%的测试时间,提升了测试效率,降低了测试成本。 展开更多

关键词 K均值聚类 原始测试集 改进的mRMR算法 SVM交叉验证

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基于DBSCAN-ML的液压风力发电机故障诊断研究 被引量：1

12

作者 宾世杨 李利强 +1 位作者 程乐 陈浩武 《机床与液压》 北大核心 2024年第14期227-235,共9页

传统风力发电机对于系统故障的解决方案是有限和预先确定的,而具有大量传感器数据的故障预测诊断可以有效预防可能发生的系统故障,从而降低设备维护成本。为此,提出一种基于DBSCAN-ML的风力发电机故障诊断策略。基于密度的应用噪声算法... 传统风力发电机对于系统故障的解决方案是有限和预先确定的,而具有大量传感器数据的故障预测诊断可以有效预防可能发生的系统故障,从而降低设备维护成本。为此,提出一种基于DBSCAN-ML的风力发电机故障诊断策略。基于密度的应用噪声算法空间聚类(DBSCAN)从正常状态数据中分类出异常状态的风力机数据,然后采用决策树和随机森林算法2种机器学习(ML)算法构建预测模型,最后使用K折交叉验证进行测试。通过广西31台风力发电机组数据对此故障诊断方案进行案例验证。结果表明:DBSCAN算法可以有效分离异常状态数据,且决策树预测模型和随机森林模型可以分别获得92.7%和92.1%的准确率,通过数据挖掘和建模可以检测风力发电机组的故障,并可以预测部件的维护需求。 展开更多

关键词 风力发电机 基于密度的应用噪声算法空间聚类(DBSCAN) 机器学习(ML) 决策树 随机森林 K折交叉验证 故障诊断

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城市空间形态和城市综合实力相关性研究 被引量：16

13

作者 李倩倩 刘怡君 牛文元 《中国人口·资源与环境》 CSSCI 北大核心 2011年第1期13-19,共7页

本文选取1990年百万以上人口的31个特大城市作为样本,对城市空间形态和城市综合实力的相关性进行了初步探讨。首先,提出将发表于2007年《science》上的AP(affinity propagation)近邻传播算法应用于对城市空间形态进行聚类;其次,选取了1... 本文选取1990年百万以上人口的31个特大城市作为样本,对城市空间形态和城市综合实力的相关性进行了初步探讨。首先,提出将发表于2007年《science》上的AP(affinity propagation)近邻传播算法应用于对城市空间形态进行聚类;其次,选取了10项指标,采用主成分分析方法对样本城市1990年和2000年的综合实力进行评价,给出综合得分,并将样本城市分为三个等级;然后,采用Rand Index聚类验证算法对城市空间形态的聚类结果和城市综合实力等级进行一致性验证,表明城市形态和城市综合实力之间具有较强的相关性;对2000年城市综合实力排名上升城市和综合实力排名下降城市的形态指标变化量的研究表明,综合实力排名上升城市的分维值和形状指数减少,紧凑度增加,说明综合实力排名上升城市的行政规划更加趋于规则和紧凑。最后,根据城市空间形态和经济发展的耦合关系,提出了城市空间规划的政策建议。 展开更多

关键词 城市空间形态 AP近邻传播聚类算法 城市综合实力 主成分分析 Rand index聚类验证算法

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一种低复杂度的雷达信号分选方法 被引量：8

14

作者 王世强 张登福 +1 位作者 毕笃彦 雍霄驹 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期148-153,共6页

针对现有支持向量聚类算法在雷达信号分选应用中复杂度高、用传统有效性指标难以描述最佳分选效果的问题,研究了基于锥面聚类分配的支持向量聚类算法;利用该算法依赖于特征空间和数据空间近似覆盖的特性,避免了邻接矩阵的计算.提出了基... 针对现有支持向量聚类算法在雷达信号分选应用中复杂度高、用传统有效性指标难以描述最佳分选效果的问题,研究了基于锥面聚类分配的支持向量聚类算法;利用该算法依赖于特征空间和数据空间近似覆盖的特性,避免了邻接矩阵的计算.提出了基于相似熵的有效性验证指标,应用信息熵的理论描述了类内聚集性和类间分离性.仿真结果表明,该方法在保证分选正确率的同时,可以有效降低计算复杂度,在一定程度上满足了情报侦察系统的实时性和准确性要求,具有较强的实用价值. 展开更多

关键词 信号分选 聚类算法 支持向量聚类 锥面聚类分配 相似熵 有效性验证 分离性

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