基于AdaBoost-RBF算法与DSmT的变压器故障诊断技术 被引量：26

1

作者 刘云鹏 付浩川 +3 位作者 许自强 李刚 高树国 董王英 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期166-172,共7页

针对目前浅层机器学习理论在变压器故障诊断上精度不高以及大多数诊断方法参考的信息特征量单一的现状,提出一种基于AdaBoost-RBF算法与Dezert-Smarandache理论(DSmT)的变压器故障诊断方法。选择反映变压器故障信息的油中溶解气体、试... 针对目前浅层机器学习理论在变压器故障诊断上精度不高以及大多数诊断方法参考的信息特征量单一的现状,提出一种基于AdaBoost-RBF算法与Dezert-Smarandache理论(DSmT)的变压器故障诊断方法。选择反映变压器故障信息的油中溶解气体、试验及产气率数据构成诊断参量空间,利用AdaBoost算法改进RBF神经网络算法,应用AdaBoost-RBF算法搭建并行的训练单元构造变压器故障诊断识别框架的基本信度赋值(BBA)。基于多源信息融合的思想,应用DSmT对基本信度赋值进行融合得到最终诊断结论,该理论克服了D-S证据理论无法融合高冲突性证据的局限性。对110kV变压器进行仿真实例分析,结果表明所提方法具有良好的实用性。 展开更多

关键词 电力变压器 故障诊断 adaboost-rbf DSMT 基本信度赋值 多源信息融合 高冲突性证据

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多模型融合优化策略下南阳市PM2.5预测模型研究

2

作者 江凤月 赵晨希 +2 位作者 张印彤 申圳 王玥 《计算机应用文摘》 2025年第19期121-125,129,共6页

单一的传统时间序列模型在预测污染物浓度(如PM2.5)时,往往存在精度不足、预测周期较短及泛化能力偏弱等问题。为此,引入多模型融合的思想,结合2类传统模型——RBF模型与ConvLSTM模型,并采用2种优化策略加以改进:首先,利用灰狼群算法(G... 单一的传统时间序列模型在预测污染物浓度(如PM2.5)时,往往存在精度不足、预测周期较短及泛化能力偏弱等问题。为此,引入多模型融合的思想,结合2类传统模型——RBF模型与ConvLSTM模型,并采用2种优化策略加以改进:首先,利用灰狼群算法(GWO)对RBF模型的中心参数和权值进行优化;其次,采用滑动窗口方法(window_size)构建数据集,并通过seed_values优化均方误差(MSE),同时利用AdaBoost提升ConvLSTM模型的趋势预测能力。在此基础上,将优化后的模型与SARIMA模型进行加权融合,构建出SARIMA-RBF-GWO-ConvLSTM-AdaBoost融合模型。以南阳市多种污染物数据为实验对象,经过不同模型的训练与测试发现,该融合模型在PM2.5时间序列预测中表现优异,其MSE为8.60,MAE为2.09,RMSE为3.05,R²达到0.97。与SARIMA-RBF-GWO模型相比,MSE降低了5.07,MAE降低了0.88,RMSE降低了0.64,R²提高了41%。实验结果表明,该融合模型在PM2.5浓度预测方面显著优于单一或部分融合模型,具有更高的精度和稳定性。 展开更多

关键词 RBF ConvLSTM 灰狼群算法 AdaBoost优化 SARIMA

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基于AdaBoost RBF神经网络的火灾烟雾检测 被引量：2

3

作者 王文豪 严云洋 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第2期132-138,共7页

为了解决大空间场所的火灾早期预警问题,减少环境变化对预报的影响,从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法.该算法首先采用背景减除法获得差分图像,接着对差分图像进行二值化,并结合数学形态学提取可疑区域,然后从可疑区域提... 为了解决大空间场所的火灾早期预警问题,减少环境变化对预报的影响,从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法.该算法首先采用背景减除法获得差分图像,接着对差分图像进行二值化,并结合数学形态学提取可疑区域,然后从可疑区域提取颜色特征、运动特征和形状特征,最后使用基于AdaBoost的RBF神经网络进行识别,判断场景中是否有烟雾出现.试验表明,该方法能有效地检测出烟雾并且具有较好的抗干扰能力,提高了烟雾检测的准确率,具有较好的工程应用价值. 展开更多

关键词 背景减除法 特征提取 RGB归一化 ADABOOST RBF神经网络

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基于视频图像和RBF神经网络的疲劳驾驶监测系统 被引量：1

4

作者 王力 徐超 +1 位作者 沈晓蓉 范耀祖 《道路交通与安全》 2009年第4期30-33,共4页

采用视频采集方式和神经网络方法实现了驾驶员疲劳驾驶的非接触式监测。应用车头前端和车厢内部双路视频摄像头分别采集车辆相对于车道线的行驶轨迹和驾驶员的睁闭眼状态,应用Radon变换提取5 s内车头与车道线间的最大和最小偏离、相邻2... 采用视频采集方式和神经网络方法实现了驾驶员疲劳驾驶的非接触式监测。应用车头前端和车厢内部双路视频摄像头分别采集车辆相对于车道线的行驶轨迹和驾驶员的睁闭眼状态,应用Radon变换提取5 s内车头与车道线间的最大和最小偏离、相邻2帧间车头与车道线的最大角度变化量和平均角度差,应用AdaBoost算法提取驾驶员眼睛闭合帧数比例,并将上述各参数作为RBF神经网络的输入来实现驾驶员疲劳状态的动态监测,实验数据表明监测效果良好。 展开更多

关键词 疲劳驾驶监测 视频图像 径向基函数神经网络 RADON变换 ADABOOST算法

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基于SMA方法的人脸校验 被引量：2

5

作者 何丹 周激流 何坤 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期341-344,共4页

提出了基于SMA方法解决人脸与非人脸的校验问题.该方法首先运用主分量分析PCA(Principal Component Analysis)方法降低特征向量的维数,然后运用神经网络原理,采用径向基函数RBF(Radial Basis Function)前向神经网络,运用SMA算法得到人... 提出了基于SMA方法解决人脸与非人脸的校验问题.该方法首先运用主分量分析PCA(Principal Component Analysis)方法降低特征向量的维数,然后运用神经网络原理,采用径向基函数RBF(Radial Basis Function)前向神经网络,运用SMA算法得到人脸、非人脸的软间隔判决函数.这种方法允许在样本训练过程中有错误分类,从而更具推广性,且得到的判决函数更加简单,进而使实时处理系统效率更高.实验表明,该方法对图象中含有较多噪声点或者明显附属物的人脸、非人脸图象正确率较高. 展开更多

关键词 ADABOOST算法 主分量分析 径向基函数 软间隔 SMA

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基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测 被引量：4

6

作者 杨涛 张良春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第32期223-225,229,共4页

提出一种基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测方法。首先对高速公路事件检测原理进行分析,进行了相关的参数选择,确定了RBF神经网络的结构,然后采用改进的Adaboost方法集成RBF神经网络进行高速公路事件检测并给出了事件检测... 提出一种基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测方法。首先对高速公路事件检测原理进行分析,进行了相关的参数选择,确定了RBF神经网络的结构,然后采用改进的Adaboost方法集成RBF神经网络进行高速公路事件检测并给出了事件检测算法的步骤,最后进行了仿真实验,实验结果表明,该方法可以明显提高RBF神经网络性能(高检测率、低误报率),且具有较强的泛化能力,适宜高速公路事件检测。 展开更多

关键词 ADABOOST 高速公路事件检测 RBF神经网络

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基于视频分析技术的车距测量及预警系统设计 被引量：3

7

作者 王传钦 曹江涛 姬晓飞 《计算机技术与发展》 2016年第9期87-90,共4页

车距测量及预警是汽车主动安全技术中的一个重要组成部分，而基于视觉的车距测量及预警系统一直是智能车系统和辅助安全系统中研究的热点。为了提高车距测量的精确度和实时性，以Visualc＋＋6．0集成开发环境和OpenCV开源计算机视觉库... 车距测量及预警是汽车主动安全技术中的一个重要组成部分，而基于视觉的车距测量及预警系统一直是智能车系统和辅助安全系统中研究的热点。为了提高车距测量的精确度和实时性，以Visualc＋＋6．0集成开发环境和OpenCV开源计算机视觉库为实验平台，设计并实现了一种基于视频分析技术的车距测量及预警系统。该系统具有车辆检测、车辆跟踪、距离测量及预警等功能。以Haar-like特征作为图像描述，结合Adaboost算法训练分类器实现道路中车辆的检测；采用CamShift和Kalman相结合的方法实现目标车辆的跟踪及预测；提出一种基于RBF神经网络的车距测量及预测方法。实验结果表明，该系统能较准确地实现1～15m范围内的车辆检测及车距测量，且具有良好的实时性。 展开更多

关键词 车辆检测 HAAR-LIKE特征 ADABOOST算法 跟踪 RBF神经网络

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基于AdaBoost集成的WPSO-RBF大坝变形监控模型 被引量：5

8

作者 沈晶鑫 房彬 +2 位作者 郑东健 郭芝韵 李丹 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2018年第5期57-62,共6页

变形监测是大坝安全监测的必设项目,由于影响因子众多,常利用神经网络(如BP,RBF等)进行参数选取和模型建立。传统的径向基函数(RBF)神经网络因网络结构简单、收敛速度快而被广泛运用,但其在预测中易陷入局部最优且参数选取不当会对其收... 变形监测是大坝安全监测的必设项目,由于影响因子众多,常利用神经网络(如BP,RBF等)进行参数选取和模型建立。传统的径向基函数(RBF)神经网络因网络结构简单、收敛速度快而被广泛运用,但其在预测中易陷入局部最优且参数选取不当会对其收敛性产生影响。因此,首先利用动态权重粒子群算法(WPSO)对RBF神经网络的3个参数(隐含层基函数的中心c、宽度d及隐含层到输出层的权值w)进行优化,建立基于WPSO-RBF的大坝变形监控模型,然后将WPSO-RBF模型作为弱分类器,采用Ada Boost算法进行集成,建立基于WPSO-RBF-Ada Boost的大坝变形监控模型。将该模型运用到工程实例中,实例结果显示该模型具有收敛速度快、分类精度高、泛化能力好,可建立较优的大坝变形监控模型。 展开更多

关键词 大坝变形 监控模型 改进粒子群算法 RBF神经网络 ADABOOST算法

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基于Adaboost算法的水质组合预测方法研究 被引量：5

9

作者 康铎 许继平 +2 位作者 赵峙尧 王小艺 刘松波 《计算机测量与控制》 2018年第8期41-45,共5页

水质预测是水环境污染防治的重要内容,针对传统水质预测方法精度低、收敛速度慢等问题,研究首先选取Symlets和Daubechies小波系作为小波函数,对原始数据进行去噪处理并对比,再结合RBF、Elman神经网络以及支持向量机各自优点,通过不同算... 水质预测是水环境污染防治的重要内容,针对传统水质预测方法精度低、收敛速度慢等问题,研究首先选取Symlets和Daubechies小波系作为小波函数,对原始数据进行去噪处理并对比,再结合RBF、Elman神经网络以及支持向量机各自优点,通过不同算法优化3种预测模型,提出基于Adaboost算法将优化后的RBF、Elman神经网络以及支持向量机相结合的组合预测方法;以北海为对象进行仿真实验,验证基于Adaboost的溶解氧组合预测方法的有效性,并分别与单一模型的预测结果进行对比,结果表明该方法相比于传统的单一模型预测精度得到了提高,为水质精准预测提供了一种新思路。 展开更多

关键词 小波去噪 水质预测 神经网络 支持向量机 ADABOOST 预测器

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基于自适应增强(AdaBoost)的径向基(RBF)神经网络改进算法在关键词预测中的应用

10

作者 陈张一 朱朝阳 +1 位作者 邹玲 胡小君 《科技管理研究》 CSSCI 2024年第18期215-221,共7页

探究学科或领域内研究发展趋势和热点一直以来受到国内外学者们重点关注,而高频关键词的频次变化分析是其中重要的研究内容。关键词的变化与时间存在强相关性,但当前仅有少数研究考虑了关键词随时间密切变化的特性。在考虑关键词信息的... 探究学科或领域内研究发展趋势和热点一直以来受到国内外学者们重点关注,而高频关键词的频次变化分析是其中重要的研究内容。关键词的变化与时间存在强相关性,但当前仅有少数研究考虑了关键词随时间密切变化的特性。在考虑关键词信息的时间属性基础上,提出一种基于自适应增强(AdaBoost)的径向基(RBF)神经网络预测算法(以下简称“RBF改进算法”),对关键词频次进行分析预测。对中国知网2007—2022年收录的医学图像期刊论文关键词进行处理,其中将2007年至2021年的数据作为实验训练数据,2022年数据作为验证数据,通过算例分析,对比RBF改进算法、反向传播算法和时间序列算法对关键词词频的预测结果。结果发现:通过AdaBoost算法对RBF算法进行改进,能够增强RBF神经网络的泛化能力以及对样本的适应性,同时保留了RBF神经网络较好的非线性映射能力这一优点;RBF改进算法预测结果与实际数据接近,其预测精度优于反向传播神经网络和时间序列算法,该算法的预测效果更佳。 展开更多

关键词 词频 预测算法 ADABOOST算法 RBF神经网络 算法应用 算法优化 医学图像

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改进RBF-Adaboost模型及其在年径流预测中的应用 被引量：9

11

作者 黄剑竹 《人民珠江》 2015年第1期32-36,共5页

为提高径向基神经网络(RBF)在年径流预测中精度,提出基于Adaboost算法及线性递减算法改进的RBF-Adaboost预测模型,以云南省姑老河站年径流预测为例进行实例研究,并构建RBF、GA-BP及BP模型作为对比模型。利用实例前34年和后20年资料对所... 为提高径向基神经网络(RBF)在年径流预测中精度,提出基于Adaboost算法及线性递减算法改进的RBF-Adaboost预测模型,以云南省姑老河站年径流预测为例进行实例研究,并构建RBF、GA-BP及BP模型作为对比模型。利用实例前34年和后20年资料对所构建的模型进行训练和预测。结果表明:改进RBF-Adaboost模型对实例后20年年径流预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为4.83%、9.51%,预测精度优于RBF、GA-BP及BP模型。RBF-Adaboost模型集成了多个基于扩展系数及期望误差线性递减改进的RBF神经网络弱预测器,有效提高了RBF神经网络模型在年径流预测中的精度,模型具有预测精度高、泛化能力强等优点。 展开更多

关键词 ADABOOST RBF神经网络 径流预测

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基于改进神经网络的SRM转子位置预测 被引量：1

12

作者 周磊 《信息技术》 2015年第9期151-154,共4页

开关磁阻电机(SRM)具有简单、高效、可靠等优点,在很多领域得到广泛的应用,但位置传感器的存在不但降低了电机的可靠性,而且增加了结构的复杂性。针对这一问题,提出一种基于Adaboost算法改进RBF-BP神经网络的软测量模型,模型首先具备BP... 开关磁阻电机(SRM)具有简单、高效、可靠等优点,在很多领域得到广泛的应用,但位置传感器的存在不但降低了电机的可靠性,而且增加了结构的复杂性。针对这一问题,提出一种基于Adaboost算法改进RBF-BP神经网络的软测量模型,模型首先具备BP神经网络良好的预测能力,再利用RBF神经网络优化BP神经网络的收敛性,最终通过Adaboost算法提升RBF-BP神经网络的精确性和泛化性,将该软测量模型应用于开关磁阻电机的转子位置预测中,其实验结果显示,该软测量模型能够利用少量样本准确而又快速地预测出SRM转子的位置,从而体现了新模型在SRM无位置传感器控制中的优越性。 展开更多

关键词 开关磁阻电机 无位置传感器 BP神经网络 RBF-BP神经网络 ADABOOST算法

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基于AdaBoosting技术的垃圾邮件过滤方法

13

作者 李晓峰 《电脑编程技巧与维护》 2011年第14期91-92,共2页

邮件过滤技术,为用户提供更安全方便的网络使用的主要技术。采用Boosting技术实现对垃圾邮件的分类,基本分类器选用RBF网络,最终假设通过投票方式实现。实验结果表明该方法有更好的过滤效果。

关键词 邮件过滤 RBF AdaBoosting

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