基于孤立森林异常检测的转炉耗氧多模型对比

1

作者 王健豪 方庆 +3 位作者 李一鸣 卢鹏盛 张华 倪红卫 《钢铁》 北大核心 2025年第12期74-87,共14页

转炉炼钢氧气消耗量受铁水成分、温度、合金添加及工艺波动等多因素影响,其精准预测结果对调控冶炼热平衡、提升终点钢水质量以及推动绿色高效生产具有重要意义。虽然现有数据驱动模型已广泛应用于转炉耗氧量预测,但工业现场数据经常含... 转炉炼钢氧气消耗量受铁水成分、温度、合金添加及工艺波动等多因素影响,其精准预测结果对调控冶炼热平衡、提升终点钢水质量以及推动绿色高效生产具有重要意义。虽然现有数据驱动模型已广泛应用于转炉耗氧量预测,但工业现场数据经常含异常值,影响模型稳定性和泛化能力。首先比较了支持向量机模型(support vector machine,SVM)、随机森林模型(random forest,RF)、径向基函数网络模型(radial basis function neural network,RBF)、卷积神经网络模型(convolutional neural network,CNN)、极限学习机模型(extreme learning machine,ELM)和长短时记忆网络模型(long short-term memory network,LSTM)6种典型数据驱动模型在转炉耗氧量预测任务中的表现,得出LSTM模型在综合预测性能方面表现最为优异,其预测结果中误差绝对值小于5%的样本所占比例达到95.41%,显著高于其他模型。随后引入孤立森林算法对耗氧量及相关工艺参数进行异常值剔除,清洗后数据在温度与成分等关键维度上波动性显著减弱,离散度降低,增强了模型对主流样本特征的学习能力。对比分析表明,异常值处理后各模型的预测精度均有提升,尤其是RBF模型和ELM模型等对异常值敏感的模型,其误差改善最为显著;LSTM模型则在保持原有优势基础上,其预测误差分布更加集中,极端偏离值显著减少,整体预测结果更加稳定。提出的融合异常检测与多模型评估体系能有效提升转炉耗氧量预测的准确性与鲁棒性,为转炉炼钢过程的智能化控制与低碳优化提供了有效的技术路径和理论支持。 展开更多

关键词 转炉炼钢 耗氧量 数据驱动 异常值检测 多模型对比 模型优化 长短时记忆网络 孤立森林算法

原文传递

基于FA-RBF模型的无人机点云孔洞修补

2

作者 芦燊 田辉 《测绘与空间地理信息》 2025年第10期188-191,共4页

针对无人机点云数据中存在孔洞的问题,本文提出一种基于萤火虫算法(Firefly Algorithm)优化径向基函数(Radical Basis Function, RBF)神经网络的无人机点云孔洞修补方法。该方法借助FA对RBF神经网络的权值与阈值进行优化,解决RBF神经网... 针对无人机点云数据中存在孔洞的问题,本文提出一种基于萤火虫算法(Firefly Algorithm)优化径向基函数(Radical Basis Function, RBF)神经网络的无人机点云孔洞修补方法。该方法借助FA对RBF神经网络的权值与阈值进行优化,解决RBF神经网络参数选取困难、易陷入局部极值等问题。选取某市郊区的无人机点云数据作为试验数据进行试验,对比本文提出FA-RBF模型、RBF神经网络以及最小二乘支持向量机(LSSVM)的无人机点云孔洞修补结果,试验结果表明,本文提出的基于FA-RBF模型的无人机点云孔洞修补精度要优于对比算法,具有更高的稳定度与适应度,能够很好地保留复杂局部区域特征。 展开更多

关键词 无人机点云 孔洞修补 萤火虫算法 RBF神经网络 精度对比

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基于RSM和GA的温室风送式弥雾机喷雾效果优化分析 被引量：2

3

作者 钟丽平 祁力钧 +3 位作者 冀荣华 袁雪 梅银成 高春花 《排灌机械工程学报》 EI 北大核心 2014年第9期788-794,共7页

为了研究不同喷雾参数优化方法对温室风送式弥雾机喷雾效果的影响,在试验的基础上,分别运用二次多项式回归和BP神经网络,建立了温室风送式弥雾机喷雾分布均匀性响应面模型.结果表明:BP神经网络响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.... 为了研究不同喷雾参数优化方法对温室风送式弥雾机喷雾效果的影响,在试验的基础上,分别运用二次多项式回归和BP神经网络,建立了温室风送式弥雾机喷雾分布均匀性响应面模型.结果表明:BP神经网络响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.987 1,0.134 0,而二次多项式响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.928 2,0.215 9,BP神经网络模型较高的相关系数和较低的均方根误差说明其拟合精度较高;对二次多项式回归模型寻优,预测的雾滴分布变异系数最小值为1.47%,实际值为1.58%;采用BP神经网络协同遗传算法寻优,雾滴分布变异系数预测值和实际值分别为1.21%,1.28%;表明在喷雾参数优化中,基于BP神经网络的遗传算法比二次多项式响应面法具有更好的准确性. 展开更多

关键词 喷雾参数 响应面 神经网络 比较 遗传算法

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基于特征选择实现多因素电力负荷预测 被引量：10

4

作者 胡欣 冯杰 +1 位作者 徐先峰 王世鑫 《自动化仪表》 CAS 2022年第3期69-74,共6页

负荷预测在保障电网安全运行和提高经济效益方面均占有举足轻重的地位。高精度的负荷预测不仅需要依靠历史负荷数据,并且气象、电价等诸多因素也会对其产生不同程度的影响。为了综合考虑诸多因素造成的影响。首先,以遴选关键因素作为切... 负荷预测在保障电网安全运行和提高经济效益方面均占有举足轻重的地位。高精度的负荷预测不仅需要依靠历史负荷数据,并且气象、电价等诸多因素也会对其产生不同程度的影响。为了综合考虑诸多因素造成的影响。首先,以遴选关键因素作为切入点,利用新英格兰地区实测数据集,使用递归特征消除(RFE)有效去除冗余的影响因素,得到与真实负荷相关性高的影响因素,从而构造新的输入负荷数据。然后,利用注意力机制(Attention)动态调整各因素所占权重的特点,提出引入Attention的长短期记忆(LSTM)网络预测模型实现电力负荷预测。试验结果显示,与经典的K近邻方法(KNN)、LSTM、支持向量回归(SVR)等单一算法以及RFE-LSTM等组合算法相比,所提出的RFE-LSTM-Attention方法可以有效地提取关键负荷因素并获得良好的预测性能。 展开更多

关键词 负荷预测 高精度 多因素 特征选择 递归特征消除 注意力机制 长短期记忆网络 对比算法

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一种基于径向基神经网络的短期风电功率直接预测方法 被引量：32

5

作者 马斌 张丽艳 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第19期78-82,共5页

提出了一种基于RBF神经网络的未来24 h风电功率直接预测方法。为克服传统聚类算法局部寻优的缺陷,基于模糊C-均值聚类算法,提出了一种将遗传算法、模拟退火算法和模式识别技术相结合的模糊聚类算法。基于某风电场的实测数据,采用所提出... 提出了一种基于RBF神经网络的未来24 h风电功率直接预测方法。为克服传统聚类算法局部寻优的缺陷,基于模糊C-均值聚类算法,提出了一种将遗传算法、模拟退火算法和模式识别技术相结合的模糊聚类算法。基于某风电场的实测数据,采用所提出的模糊聚类算法和几种常用方法分别确定径向基函数的中心,并采用最小二乘法解决权值学习问题。预测结果表明了基于RBF神经网络的风电功率预测方法能够有效提高预测精度,且证明了所提出的模糊聚类算法的优越性。 展开更多

关键词 风电功率 预测 RBF神经网络 模糊聚类算法 对比

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结构洞算法的比较与测评 被引量：18

6

作者 汪丹 《现代情报》 北大核心 2008年第9期153-156,共4页

结构洞,作为网络结构理论中结构分析的重要概念,其理论和方法是情报分析方法的有力补充。通过介绍国内外使用的结构洞算法,并进行理论和实验对比,以期对算法的应用范围和使用特点有较为明确的理解。

关键词 结构洞 网络结构 算法比较

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分级ad hoc网络中的一种应用层故障诊断算法 被引量：3

7

作者 李冬妮 王亚沙 +1 位作者 李喆 王光兴 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期166-172,共7页

针对应用层故障提出了一种故障诊断算法--"基于簇的比较诊断算法",该算法在分级adhoc网络中利用簇首对簇内节点的集中控制功能优化了诊断过程,实现了诊断期间网络拓扑变化时对移动节点的诊断。证明了算法的正确性,并分析了算... 针对应用层故障提出了一种故障诊断算法--"基于簇的比较诊断算法",该算法在分级adhoc网络中利用簇首对簇内节点的集中控制功能优化了诊断过程,实现了诊断期间网络拓扑变化时对移动节点的诊断。证明了算法的正确性,并分析了算法的性能。仿真结果表明,该算法突破了"基于比较的故障诊断"在诊断过程中网络拓扑不能发生变化的限制,大大减小了"基于比较的故障诊断算法"由于诊断消息的洪泛导致的大量的系统开销。 展开更多

关键词 AD HOC网络 故障诊断 基于簇的比较诊断算法 簇

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支持向量机在裂缝预测及含气性评价应用中的优越性 被引量：35

8

作者 石广仁 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期588-594,共7页

为了对比多元回归分析(MRA)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)三种算法的应用效果,分别将其应用于两个实例:对南襄盆地泌阳凹陷安棚油田安1井和安2井7种测井资料的34个样本进行裂缝预测;对鄂尔多斯盆地塔巴庙地区致密砂岩储集层孔... 为了对比多元回归分析(MRA)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)三种算法的应用效果,分别将其应用于两个实例:对南襄盆地泌阳凹陷安棚油田安1井和安2井7种测井资料的34个样本进行裂缝预测;对鄂尔多斯盆地塔巴庙地区致密砂岩储集层孔隙度、渗透率和含气饱和度的40个样本进行含气性评价。两个实例分析表明:①非线性算法(SVM和ANN)远比线性算法(MRA)优越;②SVM表现绝对的优越性(计算误差均为零、计算速度快),是迄今最佳的机器学习方法;③在实例1中ANN与SVM相比几乎是同等优越,但在实例2中ANN的精度比SVM低得多;④MRA计算速度快、具有ANN和SVM所不具备的能表达研究目标与相关地质因素之间亲疏关系的优点。因此,当描述一个研究目标与多个相关地质因素的复杂关系时,应提倡采用SVM,而MRA可作为辅助应用。 展开更多

关键词 多元回归分析 人工神经网络 支持向量机 算法比较 裂缝预测 含气性评价

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一种有效的网络比较算法

9

作者 李智 赵宁 王兆明 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1992年第6期569-574,共6页

提出了一种有效的验证集成电路版图的网络比较算法。用此算法实现了网络比较程序NETCOM在晶体管级上,通过对从集成电路版图提取的拓扑结构和用户提供的设计电路之间的比较,可找出它们之间的差别,从而找出需作版图修正的错误部位。NETCO... 提出了一种有效的验证集成电路版图的网络比较算法。用此算法实现了网络比较程序NETCOM在晶体管级上,通过对从集成电路版图提取的拓扑结构和用户提供的设计电路之间的比较,可找出它们之间的差别,从而找出需作版图修正的错误部位。NETCOM的特点是充分利用了电路结点和元件的特征,使该网络比较算法更为有效。 展开更多

关键词 网络 比较算法 版图验证 集成电路

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基于预测的遗传算法 被引量：2

10

作者 陆锁军 苗清影 郭钊侠 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第3期183-186,共4页

遗传算法被广泛应用于解决各类优化问题。常规的遗传算法易于陷入局部最优,其收敛速度也较慢。为了提高常规遗传算法的优化性能,将预测的概念引入遗传算法的循环过程,提出基于预测的遗传算法框架;并以人工神经网络算法作为预测算法,提... 遗传算法被广泛应用于解决各类优化问题。常规的遗传算法易于陷入局部最优,其收敛速度也较慢。为了提高常规遗传算法的优化性能,将预测的概念引入遗传算法的循环过程,提出基于预测的遗传算法框架;并以人工神经网络算法作为预测算法,提出了一种基于神经网络预测的遗传算法。通过优化8个典型的函数优化问题,将该算法与常规遗传算法的性能进行了比较;结果显示该算法具有很强的全局优化能力,能有效地增强种群的多样性和进化速度,明显优于常规遗传算法。 展开更多

关键词 遗传算法 人工神经网络 预测 性能比较

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Ad-Hoc网络中一种基于簇的故障诊断算法 被引量：4

11

作者 李冬妮 王光兴 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第12期1145-1148,共4页

对ad hoc网络中移动节点的故障诊断问题进行了研究,提出应用于分级ad hoc网络中的'基于簇的比较诊断算法'·'基于簇的比较诊断算法'针对'基于比较的故障诊断算法'系统开销大、在诊断期间网络拓扑变化时部... 对ad hoc网络中移动节点的故障诊断问题进行了研究,提出应用于分级ad hoc网络中的'基于簇的比较诊断算法'·'基于簇的比较诊断算法'针对'基于比较的故障诊断算法'系统开销大、在诊断期间网络拓扑变化时部分节点无法诊断的缺陷,利用簇首对诊断过程的集中控制功能,减小了诊断过程的系统开销,并突破了诊断期间要求网络拓扑不变的限制·仿真实验表明,基于簇的比较诊断算法比基于比较的故障诊断算法具有更好的性能和更小的系统开销· 展开更多

关键词 ad—hoc网络 故障诊断 基于簇的比较诊断算法 基于比较的故障诊断算法

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应用人工神经元网络方法实现微机距离保护 被引量：4

12

作者 刘一江 周友庆 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第12期51-56,64,共7页

提出了一种微机距离保护的新方法。该方法在采用递推全周富氏算法和接地距离、相间距离比相判据以及相电流差突变量原理的基础上，应用人工神经元网络方法，综合考虑了线路各种故障状态的特征，提出并建立一个３ 层前向神经元网络模型... 提出了一种微机距离保护的新方法。该方法在采用递推全周富氏算法和接地距离、相间距离比相判据以及相电流差突变量原理的基础上，应用人工神经元网络方法，综合考虑了线路各种故障状态的特征，提出并建立一个３ 层前向神经元网络模型，用来实现线路故障的微机距离保护。利用ＡＴＰ进行了大量的仿真计算，计算结果作为训练样本，对所建立的神经元网络模型进行训练。对该模型进行故障状态测试的结果表明，经充分训练的网络可快速准确地处理故障，受短路处过渡电阻、系统振荡及系统结构、运行方式变化的影响较小。 展开更多

关键词 距离保护 线路保护 人工神经元网络 微机保护

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微机距离保护的新方法 被引量：4

13

作者 刘一江 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期65-68,共4页

提出了一种微机距离保护的新方法。该方法在采用递推全周傅里叶算法和接地距离、相间距离比相判据以及相电流差突变量原理的基础上， 应用一个三层前向神经网络， 实现线路故障的微机距离保护。测试结果表明， 经充分训练的网络可快速... 提出了一种微机距离保护的新方法。该方法在采用递推全周傅里叶算法和接地距离、相间距离比相判据以及相电流差突变量原理的基础上， 应用一个三层前向神经网络， 实现线路故障的微机距离保护。测试结果表明， 经充分训练的网络可快速准确地处理故障， 受短路处过渡电阻、系统振荡及运行方式变化的影响较小。 展开更多

关键词 距离保护 神经网络 微机保护 电力系统 继电保护

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基于RBF核函数的集成分类AdaBoost算法研究 被引量：3

14

作者 娄生超 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第34期9207-9210,9220,共5页

基于径向基函数的神经网络、支持向量机已被广泛应用于模式分类。为了进一步提高分类的精度,将径向基函数应用于集成的AdaBoost算法,即以RBF神经网络和以RBF核函数的支持向量机分别作为AdaBoost的弱分类器,集成更高精度的强分类。通过... 基于径向基函数的神经网络、支持向量机已被广泛应用于模式分类。为了进一步提高分类的精度,将径向基函数应用于集成的AdaBoost算法,即以RBF神经网络和以RBF核函数的支持向量机分别作为AdaBoost的弱分类器,集成更高精度的强分类。通过对标准数据集的分类实验性能对比,证明了其算法解决分类问题有效性。 展开更多

关键词 径向基函数 神经网络 支持向量机 ADABOOST算法

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非线性反演算法的综合评价对比 被引量：8

15

作者 王乐洋 许冉冉 +1 位作者 靳锡波 丁锐 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期341-351,共11页

结合蒙特卡罗方法的精度评定特点,提出了一种将偏差和中误差作为评价指标的综合评价公式。利用所提出的综合评价公式评价神经网络算法(neural network algorithm,NNA)、基因遗传算法(genetic algorithm,GA)和模拟退火算法(simulated ann... 结合蒙特卡罗方法的精度评定特点,提出了一种将偏差和中误差作为评价指标的综合评价公式。利用所提出的综合评价公式评价神经网络算法(neural network algorithm,NNA)、基因遗传算法(genetic algorithm,GA)和模拟退火算法(simulated annealing,SA)在火山复式位错模型(compound dislocation model,CDM)和地震Okada模型反演中的精度信息。实验结果表明,无论是基于CDM模型还是基于Okada模型,以上3种方法的参数估值差距较小,但不同方法的精度差别较大。使用所提方法对NNA、GA和SA进行精度计算,结果发现:在火山CDM模型中,采用GA和SA计算所得部分参数中误差较大,且GA和SA综合评价值3.9820和11.3988均大于NNA综合评价值3.6131。在Okada模型中,模拟退火算法所得中误差相对基因遗传算法和神经网络算法较高,且在芦山地震中,SA的综合评价值11.6562远远大于NNA和GA的综合评价值3.6254和4.0604。由实验结果可知,采用所提方法进行评定,NNA的精度信息较高,结果更具有说服性,GA次之,SA精度较低。 展开更多

关键词 模拟退火算法 基因遗传算法 神经网络算法 非线性反演 综合评价对比

原文传递

一种基于簇的移动自组网络被动式故障比较诊断算法

16

作者 赵建强 朱培栋 唐飞岳 《计算机与现代化》 2010年第9期21-26,共6页

针对移动自组网络中的应用层故障,讨论并分析了已有基于比较的故障诊断算法和基于簇的比较诊断算法存在的问题,提出基于簇的被动比较诊断算法。该算法基于分簇算法将移动自组网络划分为若干簇,由簇首负责本簇节点的故障诊断。在完成全... 针对移动自组网络中的应用层故障,讨论并分析了已有基于比较的故障诊断算法和基于簇的比较诊断算法存在的问题,提出基于簇的被动比较诊断算法。该算法基于分簇算法将移动自组网络划分为若干簇,由簇首负责本簇节点的故障诊断。在完成全网节点初始诊断后,簇内对节点的诊断无需专门诊断报文,而是在正常通信数据报文中增加诊断结果字段,基于比较模型,实现对节点状态的诊断。该算法由于无专门诊断消息,因此不会出现基于比较算法中诊断消息在整个网络中洪泛的情况,大大降低了其它算法中诊断消息所造成的系统开销。该算法还克服了网络拓扑变化频繁时已有算法存在的节点无法诊断和频繁触发诊断的问题。 展开更多

关键词 移动自组网络 故障诊断 比较模型 分簇算法 被动诊断

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一种适用于多源道路网自动匹配的通用算法 被引量：6

17

作者 张猛 吴巧丽 钱海忠 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期82-86,共5页

多源数据匹配是数据转换、更新与融合的关键技术。随着GIS技术的发展以及地理信息空间数据不断增大,多源空间数据的匹配与融合成为目前GIS领域面临的重要问题。本文对多源道路网的匹配算法进行了研究,并在传统算法的基础上创建了一种可... 多源数据匹配是数据转换、更新与融合的关键技术。随着GIS技术的发展以及地理信息空间数据不断增大,多源空间数据的匹配与融合成为目前GIS领域面临的重要问题。本文对多源道路网的匹配算法进行了研究,并在传统算法的基础上创建了一种可适用于多源道路网自动匹配的通用算法。该算法能够更加便捷和高效地利用道路间的拓扑特征与上下文信息关系,从而极大地提高了匹配运算的成功率和准确度。大量的数据测试表明该算法同时具有成功率高、准确度高以及通用性强等多项优点。 展开更多

关键词 多源道路网数据 数据匹配 图形构建 网络比对 算法模型

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基于半径递增有向成簇的WSN路由算法 被引量：2

18

作者 李长庚 于澄澄 陈东海 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1682-1688,共7页

结合簇类结构和链式结构的优点,按照"向基站方向成链,链中尽量成簇"的思想,提出一种基于半径递增有向成簇的WSN路由算法。网络中节点首先在较小半径R0范围内进行组簇后,未加入网络的节点增大组网半径,并引入前向传输的概念,... 结合簇类结构和链式结构的优点,按照"向基站方向成链,链中尽量成簇"的思想,提出一种基于半径递增有向成簇的WSN路由算法。网络中节点首先在较小半径R0范围内进行组簇后,未加入网络的节点增大组网半径,并引入前向传输的概念,在半径2R0的前向传输区域内根据权值比较选择下一跳节点,而后继续增大组网半径,直至所有节点进入网络。算法生成一种综合了簇、链、树三种结构的混合路由路径。仿真数据表明,新算法能有效优化网络路由结构,提高能量效率和均衡性能,能够延长网络生存周期10%左右. 展开更多

关键词 无线传感器网络 路由算法 半径递增 前向传输 链中成簇 权值比较

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地形平坦地区DEM生成算法的比较研究 被引量：6

19

作者 寇程 柯长青 《测绘与空间地理信息》 2013年第7期33-37,40,共6页

数字高程模型(DEM)是GIS的基础数据之一,是许多涉及高程信息的空间分析的重要基础。DEM插值精度的好坏直接影响基于DEM的各种地学分析及应用,因此研究高精度的DEM插值算法具有重要意义。介绍了基于水文强化算法的DEM插值算法——ANUDEM... 数字高程模型(DEM)是GIS的基础数据之一,是许多涉及高程信息的空间分析的重要基础。DEM插值精度的好坏直接影响基于DEM的各种地学分析及应用,因此研究高精度的DEM插值算法具有重要意义。介绍了基于水文强化算法的DEM插值算法——ANUDEM,并与传统的TIN建立DEM的算法进行了比较。认为在地形复杂地区由于等高线密集,高程信息丰富,两种插值算法效果都比较好;而在地形平坦地区ANUDEM算法精度优于TINDEM,并且,ANUDEM得到的DEM很好地避免了平山顶、阶梯状地形,其派生的等高线和水系与原始数据更加吻合。相对于TINDEM算法,ANUDEM算法更适合地形平坦地区的DEM建立。 展开更多

关键词 数字高程模型(Digital ELEVATION Model DEM) 平坦地区 ANUDEM 不规则三角网(Triangulated IRREGULAR network TIN) 算法比较

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改进BP神经网络在手写数字识别中的性能研究 被引量：2

20

作者 李望晨 张池平 《信息技术与信息化》 2006年第5期104-106,共3页

BP神经网络有网络结构本身的改进,基于传统梯度下降算法的改进和基于数值优化算法的改进三个主要方面。针对经过大量预处理后的较规范手写体数字样本,提取一种13维的结构特征向量,采用多种改进方式进行训练和识别测试以比较不同算法的... BP神经网络有网络结构本身的改进,基于传统梯度下降算法的改进和基于数值优化算法的改进三个主要方面。针对经过大量预处理后的较规范手写体数字样本,提取一种13维的结构特征向量,采用多种改进方式进行训练和识别测试以比较不同算法的性能。 展开更多

关键词 BP神经网络改进 手写体数字识别 LM—BP算法 特征提取 性能比较

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