基于Lasso算法的油田产量预测方法 被引量：6

1

作者 谷建伟 周鑫 王硕亮 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第26期10759-10763,共5页

随着油田的不断开采,油田的产量预测也变得越来越重要。目前有许多基于机器学习的预测方法,但大多数都不能给出具体的预测模型。提出一种基于Lasso算法的预测方法,结合现场生产数据,选取一系列相关特征参数,通过对参数数据的分析,初步... 随着油田的不断开采,油田的产量预测也变得越来越重要。目前有许多基于机器学习的预测方法,但大多数都不能给出具体的预测模型。提出一种基于Lasso算法的预测方法,结合现场生产数据,选取一系列相关特征参数,通过对参数数据的分析,初步选取各个参数的函数形式,然后利用Lasso算法得到最终的预测模型,达到预测产量的目的。现场试验表明,该方法得到的预测模型比较准确,可解释性强,且预测精度高,可以应用于矿场产量预测。 展开更多

关键词 产量预测 机器学习 lasso算法 函数选取

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LASSO算法及其在边坡稳定性分析中的应用 被引量：13

2

作者 谢梦龙 叶新宇 +1 位作者 张升 盛岱超 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1724-1729,I0005,共7页

将LASSO算法引入边坡可靠度分析中,建立算法模型预测边坡安全系数,并实现搜索边坡危险区域的功能。首先,借助有限元软件实现蒙特卡洛模拟,获取边坡各处土体参数及对应安全系数数据集。其次,通过LASSO算法对获取的数据集进行分析,建立模... 将LASSO算法引入边坡可靠度分析中,建立算法模型预测边坡安全系数,并实现搜索边坡危险区域的功能。首先,借助有限元软件实现蒙特卡洛模拟,获取边坡各处土体参数及对应安全系数数据集。其次,通过LASSO算法对获取的数据集进行分析,建立模型预测特定条件下边坡安全系数,该结果通过与普通线性回归算法预测的结果进行比较,证实了LASSO算法的优越性。同时,提出了其在边坡长期风险监控中的应用建议。最后,将LASSO算法与蒙特卡洛模拟相结合,充分考虑多次模拟结果,实现搜索边坡最危险区域功能。结果表明,与普通线性回归算法相比,LASSO算法所建立的模型能准确搜索到影响边坡稳定性的最危险区域。因此,LASSO算法能为边坡长期风险监控和边坡加固工作提供新的思路。 展开更多

关键词 边坡稳定 可靠度分析 蒙特卡洛模拟 lasso算法

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近红外光谱结合Lasso算法测定制浆材抽出物含量 被引量：2

3

作者 吴珽 房桂干 +2 位作者 梁龙 崔宏辉 熊智新 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期22-26,共5页

为实现制浆材材性的快速测定,首先用常规方法测定了144个制浆材样品的冷水、热水、苯-醇和1%NaOH抽出物含量,并采集了样品的近红外光谱,然后对原始光谱进行预处理,并运用Lasso算法及交互验证建立最优校正模型。对模型进行独立验证,决定... 为实现制浆材材性的快速测定,首先用常规方法测定了144个制浆材样品的冷水、热水、苯-醇和1%NaOH抽出物含量,并采集了样品的近红外光谱,然后对原始光谱进行预处理,并运用Lasso算法及交互验证建立最优校正模型。对模型进行独立验证,决定系数R2val分别为0.9186、0.9085、0.9241、0.9760,预测均方根误差分别为0.24%、0.30%、0.28%、0.38%,相对分析误差分别为3.50、3.31、3.63、6.45,绝对偏差分别为-0.42%~0.37%、-0.43%~0.41%、-0.47%~0.40%、-0.55%~0.57%。这些模型预测性能能够满足制浆造纸工业的要求,同时,也证实了Lasso算法用于制浆材抽出物测定的可行性。 展开更多

关键词 lasso算法 近红外光谱 制浆材 抽出物含量

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LASSO算法在基于自然群体随机交配的多iQTL定位中的应用 被引量：1

4

作者 黎哲镇 郑珂辉 +2 位作者 周富杰 叶景山 温永仙 《福建农林大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2020年第3期418-424,共7页

基于自然群体随机交配,应用LASSO算法进行多iQTL定位,带有坐标下降的LASSO方法能够将无关变量压缩并使之趋于零.对模拟产生的自然群体和水稻自然群体数据进行模拟研究,结果表明应用LASSO算法进行多iQTL定位,能够高效、准确地定位到iQTL... 基于自然群体随机交配,应用LASSO算法进行多iQTL定位,带有坐标下降的LASSO方法能够将无关变量压缩并使之趋于零.对模拟产生的自然群体和水稻自然群体数据进行模拟研究,结果表明应用LASSO算法进行多iQTL定位,能够高效、准确地定位到iQTL的位置,并且对各种遗传效应能进行较精确的估计. 展开更多

关键词 印迹效应 lasso算法 多iQTL定位

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一种利用Screening加速技巧的Lasso算法

5

作者 邱俊洋 潘志松 +2 位作者 易磊 陶蔚 张梁梁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期135-140,共6页

Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator)是目前广为应用的一种稀疏特征选择算法。经典的Lasso算法通过对高维数据进行特征选择一定程度上降低了计算开销,然而,求解Lasso问题目前仍面临诸多困难与挑战,例如当特征维数... Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator)是目前广为应用的一种稀疏特征选择算法。经典的Lasso算法通过对高维数据进行特征选择一定程度上降低了计算开销,然而,求解Lasso问题目前仍面临诸多困难与挑战,例如当特征维数和样本数量非常大时,甚至无法将数据矩阵加载到主存储器中。为了应对这一挑战,Screening加速技巧成为近年来研究的热点。Screening可以在问题优化求解之前将稀疏优化结果中系数必然为0的无效特征筛选出来并剔除,从而极大地降低数据维度,在不损失问题求解精度的前提下,加速稀疏优化问题的求解速度。首先推导了Lasso的对偶问题,根据对偶问题的特性得出基于对偶多面投影的Screening加速技巧,最后将Screening加速技巧引入Lasso特征选择算法,并在多个高维数据集上进行实验,通过加速比、识别率以及算法运行时间三个指标验证了Screening加速技巧在Lasso算法上的良好性能。 展开更多

关键词 lasso算法 Screening加速技巧 稀疏特征选择 高维数据

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微阵列数据中的先验信息对基于LASSO变量选择方法影响的模拟研究 被引量：3

6

作者 陈江鹏 彭斌 +3 位作者 文雯 唐小静 文小焱 胡珊 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2015年第3期407-409,413,共4页

目的探讨微阵列数据中的先验信息对基于LASSO变量选择方法的影响。方法设置真实模型后,逐步融合先验信息,采用R、MATLAB软件编程,模拟比较先验信息对LASSO,group LASSO(简称为g LASSO)中的non-overlap group LASSO(简称为nog LASSO)和ov... 目的探讨微阵列数据中的先验信息对基于LASSO变量选择方法的影响。方法设置真实模型后,逐步融合先验信息,采用R、MATLAB软件编程,模拟比较先验信息对LASSO,group LASSO(简称为g LASSO)中的non-overlap group LASSO(简称为nog LASSO)和overlap group LASSO(简称为og LASSO)变量选择的影响。结果经典的LASSO、og LASSO变量选择方法在处理模拟微阵列数据时具有较好的预测精度(AUCLASSO=0.8915≈AUCog LASSO=0.8923>AUCnog LASSO=0.8396,MSEnog LASSO=0.1358>MSEog LASSO=0.0975≈MSELASSO=0.0928),LASSO可解释性最强(平均入选模型基因数分别为21.52、111.95、101.01)。nog LASSO在处理基因通路信息时,当[X295]被错分至第19个通路后,尽管未改变其效应值,但入选模型次数大为减少,预测精度下降较为明显,而og LASSO表现更稳健。结论融合微阵列数据中的先验信息并未提高基于LASSO变量选择方法的预测性能及效率,经典的LASSO变量选择方法仍为处理微阵列数据的有效方法。 展开更多

关键词 变量选择 lasso算法 模拟

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机器学习法筛选膝骨关节炎凋亡生物标志物及免疫浸润分析

7

作者 赵连兴 杜欣瑞 +5 位作者 马超 刘凯 孟令婷 王杏如 左媛 王建忠 《中国骨质疏松杂志》 北大核心 2025年第1期21-26,77,共7页

目的利用机器学习算法筛选膝骨关节炎中差异性凋亡相关基因(differential apoptosis-related genes,DARGs),以进一步鉴定相关生物标志物,阐释凋亡在膝骨关节炎发病机制中的作用。方法首先,通过GEO数据库下载并整合数据集GSE55235和GSE16... 目的利用机器学习算法筛选膝骨关节炎中差异性凋亡相关基因(differential apoptosis-related genes,DARGs),以进一步鉴定相关生物标志物,阐释凋亡在膝骨关节炎发病机制中的作用。方法首先,通过GEO数据库下载并整合数据集GSE55235和GSE169077的基因表达矩阵,利用R包对整合的基因表达矩阵分别进行差异分析和WGCNA分析。而后将两种分析结果与genecards数据库中获取的凋亡相关基因取交集得到DARGs,对其进行GO、KEGG和GSEA富集分析。最后,通过cytoscape中的MCODE插件筛选DARGs蛋白质间相互作用关系最紧密的模块,运用lasso算法筛选出其中hub基因生物标志物,并在骨关节炎数据集GSE178557中绘制ROC曲线进行验证,对验证效果较好的hub基因生物标志物进行Gene-miRNA-转录因子-药物调控网络构建以及免疫浸润分析。结果经筛选共得到189个DARGs,经验证集验证最终得到7个可靠的hub基因生物标志物,并预测了这些基因的miRNA的调控网络和转录因子调控网络,并获得了对hub基因生物标志物有潜在作用的药物和免疫细胞浸润分析结果。结论凋亡在膝骨关节炎发病机制中具有重要作用,7个hub基因生物标志物包括TYROBP、COL14A1、CD74、LAMA4、COL5A1、MMP13、IGFBP5可以为诊断以及深入了解膝骨关节炎机制提供有价值的线索。 展开更多

关键词 膝骨关节炎 凋亡相关基因 机器学习 免疫浸润 WGCNA lasso算法

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基于LASSO法的桉木-相思混合制浆原料近红外分析模型的建立 被引量：2

8

作者 吴珽 梁龙 +2 位作者 朱北平 邓拥军 房桂干 《林产化学与工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期83-90,共8页

为提高国内木浆产量和利用率,缓解制浆造纸行业优质原料紧缺的现状,针对我国南方特定的制浆原料模式——桉木-相思混合原料进行快速分析研究。采集了175个桉木-相思混合原料和45个单一材种原料的近红外光谱,明确其混合程度和化学成分含... 为提高国内木浆产量和利用率,缓解制浆造纸行业优质原料紧缺的现状,针对我国南方特定的制浆原料模式——桉木-相思混合原料进行快速分析研究。采集了175个桉木-相思混合原料和45个单一材种原料的近红外光谱,明确其混合程度和化学成分含量。通过平滑、矢量归一化(V-Norm)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(1st Der)和二阶导数(2nd Der)等方法组合预处理原始光谱,结合LASSO算法,确定了混合程度(桉木质量分数)、综纤维素、Klason木质素、聚戊糖、苯醇抽出物和1%NaOH抽出物含量分析模型的建模方法,并建立了相应的模型。建模过程中最优调整参数(μ)分别为13.62、18.30、6.39、9.64、7.49和12.07。6个模型的预测均方根误差(RMSEP)值分别为1.93%、0.61%、0.51%、0.80%、0.28%和0.41%。绝对偏差范围(AD)分别为-3.19%~3.24%、-0.96%~1.01%、-0.89%~0.84%、-1.37%~1.46%、-0.43%~0.39%和-0.58%~0.60%。模型适应性好,能够满足制浆造纸工业需求,同时也证实了LASSO法用于混合制浆原料分析的可行性。 展开更多

关键词 近红外光谱 制浆造纸 lasso算法 预处理 桉木-相思

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近红外光谱技术结合4种算法分析尾巨桉-马占相思制浆原料的混合程度与主化学成分

9

作者 吴珽 梁龙 +2 位作者 朱北平 邓拥军 房桂干 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1351-1357,共7页

为缓解我国木浆供应压力,满足混合原料制浆的实际需求,该文进行了近红外光谱快速分析混合制浆原料的研究。采集145个人为控制尾巨桉含量的尾巨桉-马占相思混合样品的近红外光谱,用常规方法测定其综纤维素、聚戊糖、Klason木质素含量。... 为缓解我国木浆供应压力,满足混合原料制浆的实际需求,该文进行了近红外光谱快速分析混合制浆原料的研究。采集145个人为控制尾巨桉含量的尾巨桉-马占相思混合样品的近红外光谱,用常规方法测定其综纤维素、聚戊糖、Klason木质素含量。对原始光谱进行一阶导数与标准正态变换预处理后,分别运用偏最小二乘法、支持向量机法、人工神经网络法和LASSO算法建立尾巨桉、综纤维素、聚戊糖、Klason木质素含量分析模型。其中LASSO法建立的尾巨桉和综纤维素含量分析模型最优,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.80%、0.60%;绝对偏差(AD)分别为-3.03%~3.17%、-1.03%~0.98%,模型性能可满足较精确的快速分析。偏最小二乘法建立的聚戊糖含量分析模型最优,RMSEP为0.75%,AD为-1.26%~1.33%;支持向量机法建立的Klason木质素含量分析模型最优,RMSEP为0.48%,AD为-0.82%~0.86%,两个模型性能适用于非精确性的分析。该研究为混合制浆原料的快速分析提供了可能,同时也证实了LASSO算法的适用性。 展开更多

关键词 近红外光谱 lasso算法 混合原料 制浆造纸 成分含量

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基于LASSO-ISAPSO-ELM的含蜡原油管道蜡沉积速率预测 被引量：5

10

作者 骆正山 潘柯成 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期69-77,共9页

为提高含蜡原油管道蜡沉积速率的预测精度,保障含蜡原油管道安全运行,提出一种基于套索算法(LASSO)和改进模拟退火粒子群算法(ISAPSO)融合极限学习机(ELM)的含蜡原油管道蜡沉积速率预测模型。首先利用LASSO提取含蜡原油管道蜡沉积速率... 为提高含蜡原油管道蜡沉积速率的预测精度,保障含蜡原油管道安全运行,提出一种基于套索算法(LASSO)和改进模拟退火粒子群算法(ISAPSO)融合极限学习机(ELM)的含蜡原油管道蜡沉积速率预测模型。首先利用LASSO提取含蜡原油管道蜡沉积速率的关键影响因素,简化样本指标;然后对模拟退火粒子群(SAPSO)的种群初始化、惯性权重和学习因子进行改进,并利用其优化ELM的输入权重和隐含层节点阈值;最后以青海某厂原油为试验油样,通过开展室内环道试验获取85组数据样本,将预处理后的样本数据集代入模型计算,对含蜡原油管道蜡沉积速率进行预测,并将LASSO-ISAPSO-ELM模型的预测结果与BPNN模型和PSO-SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:经LASSO筛选,得到5项影响含蜡原油管道蜡沉积速率的关键因素;ISAPSO比SAPSO提前43代收敛且寻优精度更优;LASSO-ISAPSO-ELM模型预测结果的均方根误差、平均相对误差和希尔不等系数分别低达0.06983、0.69373%、0.00336,与其他模型相比,LASSO-ISAPSO-ELM模型的预测精度更高。 展开更多

关键词 含蜡原油管道 蜡沉积速率 套索算法(lasso) 改进模拟退火粒子群算法(ISAPSO) 极限学习机(ELM)

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基于线谱频域稀疏特性的特征提取方法

11

作者 罗淦 陈敏模 +2 位作者 牛官运 张景熙 郭晓明 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第10期130-137,共8页

目标线谱提取是舰船识别的重要研究对象,常用的DEMON谱分析法,通常由于有色噪声的干扰而失效。针对该问题,本文基于线谱在频域上的稀疏特性,提出一种关于辐射噪声信号的改进Lasso回归算法,用以抑制有色背景噪声,凸显出目标线谱特征。首... 目标线谱提取是舰船识别的重要研究对象,常用的DEMON谱分析法,通常由于有色噪声的干扰而失效。针对该问题,本文基于线谱在频域上的稀疏特性,提出一种关于辐射噪声信号的改进Lasso回归算法,用以抑制有色背景噪声,凸显出目标线谱特征。首先,通过分析噪声将信号转化为可分析的数学模型,从而构造出Lasso中的残差项;再根据线谱剔除趋势相对于零点的不同稀疏度,以及线谱自身的稀疏特性构造出Lasso中的惩罚项。理论推导、仿真及海试数据表明,相比常用的DEMON谱分析,该方法在−15 dB的有色噪声干扰情况下能抑制大部分噪声,最大限度地保留目标线谱特征,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 频域稀疏 lasso回归算法 残差项 惩罚项 有色噪声抑制

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基于DGA与TPE-LightGBM的变压器故障诊断 被引量：6

12

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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近红外技术的广西速生桉抽出物含量测定与模型优化 被引量：6

13

作者 朱华 吴珽 +3 位作者 房桂干 梁龙 朱北平 佘光辉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期793-798,共6页

为解决速生桉抽出物测定方法繁琐耗时,木浆生产能耗居高不下等问题,以引种的3种广西速生尾巨桉原料(DH32-29,DH32-26,DH33-27)为研究对象,采集了144个样本的近红外光谱,按国标方法测定全部样品的苯醇抽出物和1%NaOH抽出物含量。在Matlab... 为解决速生桉抽出物测定方法繁琐耗时,木浆生产能耗居高不下等问题,以引种的3种广西速生尾巨桉原料(DH32-29,DH32-26,DH33-27)为研究对象,采集了144个样本的近红外光谱,按国标方法测定全部样品的苯醇抽出物和1%NaOH抽出物含量。在Matlab 8.0中采用信号平滑,一阶、二阶导数,矢量归一化,多元散射校正等方法预处理原始光谱,用偏最小二乘法、支持向量机法和人工神经网络法以及常用于宏观经济分析的LASSO法分别结合上述预处理方法建立模型,筛选出最优建模方法。运用遗传算法对波段进行选择,提高了模型的精确度从而优化了模型。确定了建立苯醇抽出物含量模型时,可联用平滑、MSC和一阶导数预处理光谱数据,以1345.0~1821.4和2127.8~2241.3 nm区间波段参与建模,建模方法为偏最小二乘法,最佳主成分数为9时,模型有最好的精确度。其RMSEP值可达0.25%,绝对偏差范围为-0.39%~0.38%。筛选出的波段包含了如1410和1447 nm附近酚羟基伸缩振动的一级倍频,2133 nm处苯环上碳氢键的伸缩振动与碳碳双键伸缩振动的合频等苯醇抽出物的特征波段。建立1%NaOH抽出物分析模型时,可联用平滑、矢量归一化和一阶导数预处理,选择1138.2~2363.0 nm波段数据,建模方法为LASSO,选取的调整参数值μ为12.61,此时模型精确度最高。RMSEP值为0.37%,绝对偏差范围为-0.56%~0.53%。筛选出的波段包含了1158和1170 nm附近乙酰脂基团CH3中C-H的伸缩振动二级倍频吸收,1666,1681和1790 nm附近CH3中C-H伸缩振动的一级倍频吸收等特征吸收。模型的预测能力从组分结构角度得到了解释。模型的RPD值分别为4.67和5.77,模型性能均可满足实际需求,有望应用于制浆造纸生产线上的速生桉抽出物含量分析。研究结果表明,通过预处理方法选择和建模方法选择,结合遗传算法的应用,可以建立并优化广西速生桉木抽出物含量的近红外测定模型;同时,LASSO算法作为一种新兴算法,在近红外光谱分析中表现出了较好的处理共复线性数据的能力,可以建立准确性较好的分析模型。 展开更多

关键词 近红外技术 lasso算法 预处理 遗传算法

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近红外光谱分析杨木-桉木混合纸浆原料 被引量：2

14

作者 吴珽 房桂干 +2 位作者 梁龙 邓拥军 熊智新 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2400-2406,共7页

近年来,随着林纸一体化战略的推进,多使用混合原料制浆。而混合原料比例及成分含量的快速分析难以实现已成为制约制浆工业发展的瓶颈。为解决此问题,以广泛使用的杨木-桉木混合原料为研究对象,用傅里叶近红外光谱仪采集了131个不同比例... 近年来,随着林纸一体化战略的推进,多使用混合原料制浆。而混合原料比例及成分含量的快速分析难以实现已成为制约制浆工业发展的瓶颈。为解决此问题,以广泛使用的杨木-桉木混合原料为研究对象,用傅里叶近红外光谱仪采集了131个不同比例的杨木-桉木混合样品和30个单一杨木、桉木样品的近红外光谱;用化学法测定其综纤维素、聚戊糖及Klason木素含量。因主要化学成分含量的近红外光谱信息集中于7 600~4 000cm^(-1)区间,对该区间的光谱数据进行平滑、标准正态变换和一阶导数的预处理,运用LASSO算法建立了杨木含量与聚戊糖含量模型;对该区间数据进行平滑、标准正态变换和二阶导数预处理后结合LASSO算法建立了综纤维素含量模型;对该区间数据进行平滑、多元信号校正和二阶导数预处理后结合LASSO算法建立了Klason木素含量模型。杨木含量、综纤维素、聚戊糖、Klason木素含量模型的预测均方根误差分别为1.82%,0.52%,0.67%和0.59%;绝对偏差范围分别为-3.01%~2.94%,-0.91%~0.83%,-0.91%~1.07%,-0.79%~0.92%。4种模型的性能总体上略优于传统偏最小二乘法所建的模型且满足实际需求,可以用于工业生产。 展开更多

关键词 近红外技术 lasso算法 预处理 混合原料

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采用多源信息融合的妊娠猪舍环境质量评价方法 被引量：5

15

作者 迟宇 郭艳娇 +2 位作者 冯涵 李寒 郑永军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第18期212-221,共10页

妊娠猪舍作为养殖场猪只繁育的基础条件,其环境质量对母猪的生产性能有显著影响。为合理评价妊娠猪舍环境质量,该研究提出一种基于模拟退火的粒子群算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization,SA-PSO)、套索算法(Least Abso... 妊娠猪舍作为养殖场猪只繁育的基础条件,其环境质量对母猪的生产性能有显著影响。为合理评价妊娠猪舍环境质量,该研究提出一种基于模拟退火的粒子群算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization,SA-PSO)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的环境质量评价模型。利用卡尔曼滤波和分批估计自适应加权融合算法,实现多节点环境数据的时间与空间序列融合;构建猪舍环境质量非线性评价模型,采用LASSO算法,筛选得出与环境质量强相关的特征参数,实现输入降维;融合SA-PSO算法实现网络初始权值和阈值的优化,形成SA-PSO-LASSO-BP神经网络评价模型。通过对数据采集系统获取的实际妊娠猪舍环境数据进行验证,结果表明:提出的环境质量评价模型决定系数为0.918、总准确率为95.85%,相比单纯使用BP神经网络,加入LASSO和SA-PSO算法后决定系数与总准确率分别提高了37.43%、11.09个百分点,具有更高的评价精度和性能,可更好地拟合复杂环境参数与环境质量间的非线性关系,为妊娠猪舍环境质量评价提供参考。 展开更多

关键词 模型 环境 妊娠猪舍 环境质量 BP神经网络 lasso算法 SA-PSO算法

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风电外送断面极限输电能力的非参数回归估计 被引量：4

16

作者 刘挺坚 刘友波 +3 位作者 刘若凡 刘俊勇 林华珍 葛从 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期3514-3522,共9页

大规模风电的随机性和间歇性导致基于典型方式计算的通道极限输电能力(total transfer capability,TTC)有效性降低。提出一种TTC非参数回归估计技术,通过风电与负荷场景聚类形成代表性中心,采用二分法重复潮流计算各场景下含稳定约束的... 大规模风电的随机性和间歇性导致基于典型方式计算的通道极限输电能力(total transfer capability,TTC)有效性降低。提出一种TTC非参数回归估计技术,通过风电与负荷场景聚类形成代表性中心,采用二分法重复潮流计算各场景下含稳定约束的断面TTC值,提取各场景与所属中心场景间的属性偏差及TTC偏差作为特征数据样本,经过相关性检验与非参独立筛选后,利用基于三次B样条函数展开的Group Lasso算法对TTC偏差进行非参数回归估计。算例验证表明,该方法具备较强的非线性泛化能力,能以较高精度提取输电断面TTC运行规则的显性表达式,与传统方法相比具有更丰富的信息输出与更良好的解释性,可用于含风电外送断面电力系统TTC的在线快速估计。 展开更多

关键词 风电 极限输电能力 运行规则 非参独立筛选 GROUP lasso算法

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基于机器学习的中国冬季气温影响因子分析及模型估算 被引量：4

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作者 武玮辰 魏凤英 +1 位作者 王亚强 朱恩达 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期163-174,共12页

使用1951—2021年160个中国国家级气象观测站冬季平均气温及多项大气环流及海温等指数,用机器学习方法研究影响中国冬季气温异常的大气环流及海温等外强迫因子,并建立估算拟合模型,评价筛选出的影响因子组合对中国冬季气温异常分布的贡... 使用1951—2021年160个中国国家级气象观测站冬季平均气温及多项大气环流及海温等指数,用机器学习方法研究影响中国冬季气温异常的大气环流及海温等外强迫因子,并建立估算拟合模型,评价筛选出的影响因子组合对中国冬季气温异常分布的贡献。使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法提取与冬季气温异常相关的影响因子。为体现特征因子之间非线性关系,使用泰勒公式对筛选后的特征进行多项式增广。使用最小二乘梯度提升决策树(LS-GBDT)算法对筛选出的特征因子与冬季气温异常之间的非线性关系进行估算拟合。结果表明,机器学习方法能够对影响冬季气温异常的特征因子进行合理筛选与重要性分析,建立的估算模型在一定程度上体现了气候系统特征因子与冬季气温距平的非线性联系。本研究为了解中国冬季气温异常分布的影响因素及其模拟与估算提供了新方法和途径。 展开更多

关键词 中国冬季气温 机器学习 lasso算法 LS-GBDT算法 气候预测

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中美上市银行高维网络结构特征与系统性风险传染 被引量：8

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作者 王子丰 周晔 《金融经济学研究》 CSSCI 北大核心 2018年第4期35-45,共11页

基于2008年1月1日至2017年12月31日30家中美上市银行的数据,运用Graphical LASSO算法估计和可视化了中美银行间的高维网络结构关联度,同时运用网络中心性、簇系数、小世界效应指数、网络密度等指标刻画银行网络拓扑结构特征和银行间系... 基于2008年1月1日至2017年12月31日30家中美上市银行的数据,运用Graphical LASSO算法估计和可视化了中美银行间的高维网络结构关联度,同时运用网络中心性、簇系数、小世界效应指数、网络密度等指标刻画银行网络拓扑结构特征和银行间系统性风险传染路径。研究发现:总体上中美银行之间的关联度较弱,系统性风险跨境传染的路径较少;大型银行及系统重要性银行在网络中的影响力较强,部分股份制银行也具有较强的信息溢出效应和调节能力,并且具有一定的小世界效应;金融危机或股灾期间,跨国银行网络的小世界效应和网络密度会增强,国内银行网络的小世界效应也会略有提升,系统性风险的传染路径也随之拓宽。强有力的救助计划或调控政策可以有效抑制,甚至削弱银行网络中的小世界效应,防止系统性风险通过关键节点向其他银行蔓延。 展开更多

关键词 复杂网络 系统性风险 GRAPHICAL lasso算法 小世界效应

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基于BP神经网络和多元线性回归的辛烷值预测 被引量：4

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作者 许美贤 郑琰 +1 位作者 周若兰 张如意 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期379-392,共14页

为降低硫、烯烃含量及辛烷值损失,保证汽油清洁化生产,基于S Zorb装置运行积累的数据,首先利用Lasso算法初步筛选建模变量,并基于BP神经网络计算指标因子贡献度,进一步筛选出15个主要变量用于建立辛烷值损失预测模型;其次对比分析4种模... 为降低硫、烯烃含量及辛烷值损失,保证汽油清洁化生产,基于S Zorb装置运行积累的数据,首先利用Lasso算法初步筛选建模变量,并基于BP神经网络计算指标因子贡献度,进一步筛选出15个主要变量用于建立辛烷值损失预测模型;其次对比分析4种模型,得出BP神经网络预测精度更优,更适合作为辛烷值损失预测模型,并经过10折交叉验证得到均方误差(MSE)均值为0.027 193,R~2均值为0.904 87,验证了该模型的可靠性;最后在控制油品硫质量分数不大于5μg/g的前提下,结合多元线性回归对主要变量进行优化调控.结果表明,需同时改变多个变量才能使辛烷值损失降幅大于30%,多元线性回归模型预测精度较好,能按照一定比例对主要变量进行正反向调控.本文还可视化展示了优化过程中辛烷值和硫含量的变化轨迹. 展开更多

关键词 BP神经网络 多元线性回归 lasso算法 辛烷值损失预测 优化调控

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考虑全过程优化的支持向量机航材消耗预测方法 被引量：3

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作者 谷雨轩 徐常凯 倪彬 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2022年第6期81-86,共6页

针对航材消耗影响因素复杂,传统支持向量机预测精度较低的问题,提出了一种考虑全过程优化的支持向量机(SVM)航材消耗预测方法。采用LASSO算法实现主要影响因素选择,通过K-means聚类算法将样本分为相关性较强的子样本集,根据不同类别分... 针对航材消耗影响因素复杂,传统支持向量机预测精度较低的问题,提出了一种考虑全过程优化的支持向量机(SVM)航材消耗预测方法。采用LASSO算法实现主要影响因素选择,通过K-means聚类算法将样本分为相关性较强的子样本集,根据不同类别分别选择合适的核函数和优化参数建立SVM预测模型。结合航材消耗数据实例分析,最后通过均方根误差与传统支持向量机模型和神经网络模型比较,结果表明全过程优化的预测模型对提高航材保障效率有积极意义。 展开更多

关键词 航材消耗预测 lasso算法 K-MEANS聚类 支持向量机

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