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基于AdaBoost.ECOC的合成孔径雷达图像目标识别研究 被引量：6
1
作者 郭巍 张平 +1 位作者 朱良 陈曦 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期232-236,共5页
为了提高合成孔径雷达图像目标识别系统的性能,提出了一种合成孔径雷达图像目标识别的新方法,结合纠错输出码对基本AdaBoost算法进行多类别推广,并将推广后的算法(AdaBoost.ECOC)应用于合成孔径雷达图像目标识别.用运动和静止目标获取... 为了提高合成孔径雷达图像目标识别系统的性能,提出了一种合成孔径雷达图像目标识别的新方法,结合纠错输出码对基本AdaBoost算法进行多类别推广,并将推广后的算法(AdaBoost.ECOC)应用于合成孔径雷达图像目标识别.用运动和静止目标获取与识别数据库中的三类地面军事目标进行识别实验,并将识别结果与其他识别方法进行比较.实验结果表明,提出的基于AdaBoost.ECOC的识别算法可以有效地应用于合成孔径雷达目标识别,并能显著提高目标识别系统的识别性能. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 纠错输出码 adaboost.ecoc
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基于多种机器学习算法和语音情绪特征的阈下抑郁辨识模型构建 被引量：1
2
作者 陈梅妹 王洋 +3 位作者 雷黄伟 张斐 黄睿娜 杨朝阳 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第4期711-717,共7页
目的分析阈下抑郁组和正常组的语音情绪特征,并通过6种机器学习算法构建语音识别分类模型,为阈下抑郁辨识提供客观化依据,以提高早期诊断率。方法采集正常组和阈下抑郁组的朗读单词和文本的不同语音数据,每个语音段提取384维语音情绪特... 目的分析阈下抑郁组和正常组的语音情绪特征,并通过6种机器学习算法构建语音识别分类模型,为阈下抑郁辨识提供客观化依据,以提高早期诊断率。方法采集正常组和阈下抑郁组的朗读单词和文本的不同语音数据,每个语音段提取384维语音情绪特征变量,包括能量特征、梅尔频率倒谱系数、零交叉率特征、声音概率特征、基频特征、差分特征等多个维度。采用递归特征消除方法筛选语音特征变量,然后利用自适应增强算法(AdaBoost)、随机森林(RF)、线性判别分析(LDA)、逻辑回归、Lasso回归和支持向量机机器学习算法构建分类模型,并评估模型的性能。为评估模型泛化能力,采用真实世界的语音数据,对最佳阈下抑郁语音识别分类模型进行测试。结果AdaBoost、RF和LDA模型在单词朗读语音测试集上预测准确率为100%、100%和93.3%,展现出高准确率和稳定性;在单词文本语音测试集上,AdaBoost、RF和LDA模型的预测准确率为90%、80%和90%,其余3个算法模型的准确率均小于80%。阈下抑郁语音AdaBoost和RF分类模型对真实世界的朗读单词和文本语音数据的预测准确率仍然可以达到了91.7%和80.6%,86.1%和77.8%。结论通过分析语音情绪特征可以有效地识别阈下抑郁个体,AdaBoost和RF模型在阈下抑郁个体分类方面表现出色,是识别阈下抑郁的有力工具,可以为临床应用和研究提供参考。 展开更多
关键词 阈下抑郁识别 语音情绪特征 机器学习 自适应增强算法 随机森林
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基于集成学习模型与贝叶斯优化算法的成矿预测 被引量：1
3
作者 孔春芳 田倩 +3 位作者 刘健 蔡国荣 赵杰 徐凯 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期122-139,共18页
全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一... 全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一个非常耗时的过程,需要繁琐的计算和足够的专家经验。本文提出了一种基于多源地学知识与贝叶斯优化算法的集成学习模型来解决上述问题。具体来说,首先,基于多源地学知识,构建锰矿成矿预测数据库;其次,基于自适应提升模型(Adaptive Boosting,AdaBoost)和随机森林(Random Forest,RF)模型,建立黔东北锰矿成矿预测模型;然后,采用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization,BO),通过5倍交叉验证的辅助,寻找BO-AdaBoost和BO-RF模型最合适的超参数组合;最后,利用精度、准确率、召回率、F_(1)分数、kappa系数、AUC值等参数及已有成果检测模型的性能。实验结果发现,BO-AdaBoost和BO-RF模型的AUC值都得到了显著的提高,表明BO是一个强大的优化工具,优化结果为集成学习模型的超参数设置提供了参考。同时,实验结果也表明:BO-AdaBoost模型(92.8%)比BO-RF模型(89.9%)具有更高的预测精度和地质泛化能力,在成矿预测方面具有巨大潜力。基于BO-AdaBoost模型的预测图为黔东北隐伏锰矿矿床的勘探提供了重要线索,并可以指导未来的矿产勘探与开发。 展开更多
关键词 集成学习 自适应提升模型 随机森林 贝叶斯优化算法 隐伏锰矿 成矿预测
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基于多维度特征和LightGBM-AdaBoost的WebShell检测方法
4
作者 高见 何俊鹏 苗青青 《信息网络安全》 北大核心 2025年第8期1231-1239,共9页
针对传统文本检测方法在WebShell文件检测中的准确率较低、现有机器学习或深度学习算法多聚焦于PHP类型的WebShell检测,同时特征选取存在一定局限性,文章提出构建涵盖文件本体特征、官方标准特征以及BERT语义特征的高维度特征空间,并设... 针对传统文本检测方法在WebShell文件检测中的准确率较低、现有机器学习或深度学习算法多聚焦于PHP类型的WebShell检测,同时特征选取存在一定局限性,文章提出构建涵盖文件本体特征、官方标准特征以及BERT语义特征的高维度特征空间,并设计了LightGBM-AdaBoost集成检测模型,以解决复杂语言下简单特征难以区分正常文件和WebShell的问题,实现了PHP与JSP类型WebShell的高效区分。实验结果表明,基于多维度特征和LightGBM-AdaBoost的WebShell检测方法,在PHP与JSP类型WebShell检测任务中准确率分别高达99.81%和98.93%。相比于现有方法,文章所提方法显著提升了检测准确率,并扩展了检测类型。 展开更多
关键词 WebShell检测 多维度特征 LightGBM算法 ADABOOST算法
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基于集成学习强化BPNN的掘进工作面温度预测模型
5
作者 马恒 张世龙 高科 《工矿自动化》 北大核心 2025年第8期88-94,158,共8页
针对现有掘进工作面温度预测方法存在预测模型泛化性不强、鲁棒性较差,且对非线性多维数据的预测能力有限的问题,提出了一种基于集成学习强化反向传播神经网络(BPNN)的掘进工作面温度预测模型,即t−SNE−BPNN−AdaBoost。首先采用t−分布随... 针对现有掘进工作面温度预测方法存在预测模型泛化性不强、鲁棒性较差,且对非线性多维数据的预测能力有限的问题,提出了一种基于集成学习强化反向传播神经网络(BPNN)的掘进工作面温度预测模型,即t−SNE−BPNN−AdaBoost。首先采用t−分布随机邻域嵌入(t−SNE)非线性降维技术,将通风机前风量、温度、相对湿度等7项高维特征降至3维,保留数据局部结构并去除噪声。然后将降维数据输入BPNN作为基分类器,经迭代训练得到初步模型。最后通过自适应推进算法(AdaBoost)集成学习,迭代训练多个BPNN弱分类器并加权组合为强分类器,增强模型泛化能力。将60组掘进工作面实测数据按8∶2划分为训练集与测试集,经5折交叉验证确定AdaBoost最优弱学习器数量为30。实验结果表明:①t−SNE−BPNN−AdaBoost预测曲线和真实值贴合度最优,整体误差小,在温度突变区段适应力强,稳定性远超SVM,BPNN和t−SNE−BPNN。②t−SNE−BPNN−AdaBoost的预测相对误差最小,几乎在5%以内,表现出最优的预测精度。③在测试集上,t−SNE−BPNN−AdaBoost的决定系数为0.9784,较SVM,BPNN,t−SNE−BPNN分别提高了60.3%,17.2%,8.1%;平均绝对误差为0.1676,均方误差为0.0567,平均绝对百分比误差为0.9640,指标均显著优于SVM,BPNN和t−SNE−BPNN,在温度突变区段适应性更强。 展开更多
关键词 掘进工作面温度预测 t−分布随机邻域嵌入 BP神经网络 t−SNE 自适应推进算法 AdaBoost集成学习 5折交叉验证
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AdaBoost算法优化BP神经网络的横波时差预测及应用
6
作者 赵军 裴浩辰 +3 位作者 罗谋兵 彭宇 石新 何宣 《地球物理学进展》 北大核心 2025年第5期2085-2096,共12页
受制于研究区横波时差资料的缺乏以及煤层井径扩径导致常规横波时差预测方法精度较差的问题,引入AdaBoost算法优化BP神经网络的方法预测横波时差,通过优选敏感测井曲线和设定最佳模型参数建立横波时差预测模型,以提高横波时差的预测准确... 受制于研究区横波时差资料的缺乏以及煤层井径扩径导致常规横波时差预测方法精度较差的问题,引入AdaBoost算法优化BP神经网络的方法预测横波时差,通过优选敏感测井曲线和设定最佳模型参数建立横波时差预测模型,以提高横波时差的预测准确度.同时,对比了多元线性回归法、BP神经网络法以及AdaBoost优化BP神经网络法三种方法对横波时差的预测效果.通过预测的横波时差对煤层岩石力学参数及脆性特性进行了评价,并利用脆性指数与杨氏模量之间的关系对煤体结构类型进行了划分.结果表明,基于AdaBoost算法优化BP神经网络的回归预测模型能够有效地预测横波时差,验证井预测结果的平均相对误差为2.7%,通过预测的横波时差计算脆性指数并划分煤体结构类型,划分结果与岩心描述一致性较高.该方法有效提高了横波时差的预测精度并为煤层脆性评价及煤体结构识别提供可靠的数据支撑. 展开更多
关键词 ADABOOST BP神经网络 横波时差 脆性 煤体结构
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基于代价敏感学习的上市公司财务困境动态预测模型
7
作者 李大元 颜卓惠 曾阳艳 《系统工程》 北大核心 2025年第2期1-14,共14页
为了保障企业的财务健康,准确且有效的财务困境预测模型至关重要。然而,类别不平衡和概念漂移是财务困境预测领域需要解决的两个关键问题。为此,本文基于代价敏感学习和带时间加权的Adaboost方法提出了一种兼顾类别不平衡和概念漂移的... 为了保障企业的财务健康,准确且有效的财务困境预测模型至关重要。然而,类别不平衡和概念漂移是财务困境预测领域需要解决的两个关键问题。为此,本文基于代价敏感学习和带时间加权的Adaboost方法提出了一种兼顾类别不平衡和概念漂移的动态财务困境预测方法,并在2005年至2022年间中国上市公司的动态不平衡数据集上进行了实证分析。结果表明,该方法在动态不平衡数据集上的预测性能优于改进前的模型,能够同时处理财务困境预测领域的概念漂移问题和数据分布不平衡问题。 展开更多
关键词 动态财务困境预警 不平衡数据 概念漂移 代价敏感学习 ADABOOST算法
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身心叠加效应下船员分心驾驶倾向辨识研究
8
作者 刘清 王馨玥 +1 位作者 王磊 吴宇航 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2025年第4期699-705,共7页
文中以辨识船员分心驾驶关键因素为目标,建立了船员个体特征、生理特征、心理特征为主体的分心驾驶行为细粒度指标体系,将决策树(DT)作为AdaBoost算法的基分类器构建了AdaBoost-DT模型,通过实船实验采集的225组船员身心及分心驾驶行为... 文中以辨识船员分心驾驶关键因素为目标,建立了船员个体特征、生理特征、心理特征为主体的分心驾驶行为细粒度指标体系,将决策树(DT)作为AdaBoost算法的基分类器构建了AdaBoost-DT模型,通过实船实验采集的225组船员身心及分心驾驶行为数据验证了AdaBoost-DT模型的高效性.结果表明:选取以决策树作为基分类器的AdaBoost-DT模型与AdaBoost-SVM模型相比辨识准确率更高,达到91.3%,且AUC值为0.9559;年龄、感知压力、疲劳程度、工作态度及驾龄是影响被试船员群体发生分心驾驶行为的关键因素. 展开更多
关键词 船员 分心驾驶 身心叠加 行为辨识 ADABOOST
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多尺度2D-Adaboost的中药材粉末显微图像识别算法
9
作者 王一丁 王泽浩 +2 位作者 李耀利 蔡少青 袁媛 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1325-1332,共8页
针对中药材粉末的显微图像中含有大量细微特征和背景干扰因素导致的同一类药材的变化过大(类内差异大)和多种药材之间特征过于相似(类间差异小)的问题,提出一种多尺度2D-Adaboost算法。首先,构建一个全局-局部特征融合的主干网络架构,... 针对中药材粉末的显微图像中含有大量细微特征和背景干扰因素导致的同一类药材的变化过大(类内差异大)和多种药材之间特征过于相似(类间差异小)的问题,提出一种多尺度2D-Adaboost算法。首先,构建一个全局-局部特征融合的主干网络架构,以更好地提取多尺度特征,该架构通过结合Transformer和卷积神经网络(CNN)的优势能有效提取并融合各个尺度的全局和局部特征,从而显著提高主干网络的特征捕捉能力;其次,将Adaboost的单尺度输出拓展到多尺度,并构建2D-Adaboost结构的背景抑制模块,该模块将主干网络各个尺度的输出特征图划分为前景和背景,从而有效抑制背景区域的特征值,并增加判别性特征的强度;最后,在2D-Adaboost结构的每个尺度上额外添加一个分类器以构建特征细化模块,该模块通过控制温度参数协调分类器间的协作学习,从而逐步细化不同尺度的特征图,帮助网络学习更合适的特征尺度,并丰富细节特征的表示。实验结果表明,所提算法的识别准确率达到了96.85%,与ConvNeXt-L、ViT-L、Swin-L和Conformer-L模型相比分别上升了7.56、5.26、3.79和2.60个百分点。高准确率和分类效果的稳定性验证了所提算法在中药材粉末显微图像分类任务中的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 中药材 显微图像识别 特征融合 2D-Adaboost
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基于YDSE-AdaBoost.M2算法的岩爆等级预测研究
10
作者 朱建国 熊有为 郭钦鹏 《有色金属(矿山部分)》 2025年第3期77-85,共9页
我国很多硬岩矿山正逐步进入深部开采,岩爆灾害预防是其面临的关键问题之一。为准确的对岩爆进行预测,提出了一种基于杨氏双缝实验优化器(YDSE)优化多分类自适应增强算法(AdaBoost.M2)的新型岩爆预测模型。该模型以最大切向应力、单轴... 我国很多硬岩矿山正逐步进入深部开采,岩爆灾害预防是其面临的关键问题之一。为准确的对岩爆进行预测,提出了一种基于杨氏双缝实验优化器(YDSE)优化多分类自适应增强算法(AdaBoost.M2)的新型岩爆预测模型。该模型以最大切向应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、应力系数、脆性系数和弹性能量指数6个指标为输入参数,以岩爆等级为输出参数,利用234组岩爆实例进行训练。在训练过程中通过随即抽取20%的实例进行内部验证,以防止产生过拟合或欠拟合。通过与建立的其他5种新型岩爆预测模型综合对比,证明了YDSE-AdaBoost.M2模型的先进性,并将其用于某深部矿山,验证了该模型的泛化能力,为岩爆的高精度预测提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 岩石力学 岩爆预测 AdaBoost.M2 YDSE 超参数优化
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基于SMOTE增强与多模型择优的银行客户忠诚度预测研究
11
作者 刘政永 孙娜 《计算机科学与应用》 2025年第11期305-319,共15页
本研究针对银行客户流失预测问题,通过系统性数据处理、可视化分析与特征工程,构建了多种机器学习模型(包括逻辑回归、随机森林、AdaBoost和支持向量机),并基于ROC曲线、F1分数等指标评估模型性能。核心发现表明,随机森林模型在应对数... 本研究针对银行客户流失预测问题,通过系统性数据处理、可视化分析与特征工程,构建了多种机器学习模型(包括逻辑回归、随机森林、AdaBoost和支持向量机),并基于ROC曲线、F1分数等指标评估模型性能。核心发现表明,随机森林模型在应对数据不平衡和捕捉复杂特征关系方面表现最优(测试集F1分数达0.8546),显著优于其他模型;方法贡献在于提出了一套结合可视化探索与特征优化的建模框架,强调了数据质量与衍生特征对预测性能的关键作用;研究局限包括数据来源单一性及模型对特定业务场景的泛化能力有待进一步验证。本研究为银行客户忠诚度管理提供了数据驱动的决策支持。 展开更多
关键词 银行客户忠诚度 SMOTE增强 逻辑回归 随机森林 ADABOOST 支持向量机
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基于MLP-AdaBoost模型的混凝土抗压强度预测研究 被引量：2
12
作者 赵佳亮 达列雄 +1 位作者 郭鸿 王婷 《混凝土》 北大核心 2025年第6期17-22,共6页
针对传统机器学习模型对混凝土抗压强度预测方面的局限性,提出了采用集成MLP和AdaBoost算法的融合模型。结合影响混凝土抗压强度共8个特征,以MLP和AdaBoost两种算法作为基模型,加权线性回归作为元模型,构建MLP-Adaboost融合模型,然后采... 针对传统机器学习模型对混凝土抗压强度预测方面的局限性,提出了采用集成MLP和AdaBoost算法的融合模型。结合影响混凝土抗压强度共8个特征,以MLP和AdaBoost两种算法作为基模型,加权线性回归作为元模型,构建MLP-Adaboost融合模型,然后采用贝叶斯优化技术来确定最优的超参数组合,以确保模型预测的准确性。试验表明:五折交叉验证确定系数指标(R^(2))达到0.957,均方根误差指标(RMSE)为3.798,平均绝对误差指标(MAE)为2.769。将MLP-AdaBoost融合模型与其他模型的预测结果作比较分析,得到MLP-AdaBoost融合模型的预测精度更高。最后通过SHAP库对混凝土数据集的组合预测模型进行可解释性分析,得到模型的预测逻辑与工程领域的实际操作一致,证明了该模型的合理性,为混凝土抗压强度的准确预测提供了一种有效的新方法。 展开更多
关键词 混凝土抗压强度预测 ADABOOST 贝叶斯优化 MLP 融合模型 SHAP值
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复杂大型地下厂房区初始应力场特征与智能反演分析
13
作者 王如宾 周泽龙 孙宁 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期10-18,共9页
针对我国高山峡谷区水电工程复杂地下厂房三维开挖支护稳定性分析时初始地应力场反演精度普遍较低的难题,以澜沧江流域GX水电站大型地下厂房为例,基于现场应力解除法、水力压裂法地应力实测数据,揭示了地下厂房区域地应力场空间分布特征... 针对我国高山峡谷区水电工程复杂地下厂房三维开挖支护稳定性分析时初始地应力场反演精度普遍较低的难题,以澜沧江流域GX水电站大型地下厂房为例,基于现场应力解除法、水力压裂法地应力实测数据,揭示了地下厂房区域地应力场空间分布特征,构建了融合多元线性回归法(MLR)、随机森林(RF)与自适应提升集成学习算法(AdaBoost)的MLR-RF-AdaBoost(MRA)地应力智能反演模型,实现了复杂大型地下厂房区初始应力场最优反演.实测分析和反演结果表明:GX水电站地下厂房区初始应力场以构造应力为主,具有显著的中高地应力特征,最大水平主应力方向为NE向,优势方向约为N40°E;反演结果与现场测量地应力值具有较好一致性,相比传统方法残差降低10.95%,有效提高了地下厂房区初始地应力场反演精度.研究成果可为大型地下厂房区布置优化与围岩稳定性分析提供参考. 展开更多
关键词 水电工程 地下厂房 地应力特征 初始地应力场反演 MLR-RF-AdaBoost 数值分析
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基于集成学习和卷积神经网络的电网客服短期话务量预测 被引量：1
14
作者 覃浩 苏立伟 +5 位作者 伍广斌 蒋崇颖 徐智鹏 康峰 谭火超 张勇军 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第2期266-273,共8页
现代供电服务体系对用电客户服务的服务质量提出更高要求,精准的供电服务话务量预测不仅可以提高用电客户服务质量,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量预测方法.首先,采用孤立森林算法进... 现代供电服务体系对用电客户服务的服务质量提出更高要求,精准的供电服务话务量预测不仅可以提高用电客户服务质量,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量预测方法.首先,采用孤立森林算法进行异常数据识别,建立拉格朗日插值函数对异常数据或缺失数据进行修补;其次,利用层次分析法量化用户信息、气象信息和停电信息,采用灰色关联法分析话务量的影响因子,将影响因子作为话务量预测模型输入;然后,构建自适应增强(Adaboost)算法集成多个卷积神经网络(CNN)模型,提出一种Adaboost-CNN的话务量预测模型;最后,考虑供电服务系统增值服务,对预测结果进行修正,得到最终的话务量预测值.算例分析表明,所提预测模型较单一预测模型误差平均减少11.05个百分点、较组合预测模型误差平均减少5.32个百分点,具有更好的预测精度. 展开更多
关键词 现代供电服务体系 话务量预测 ADABOOST算法 卷积神经网络 孤立森林算法 增值服务
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基于影像组学的直肠癌疗效预测方法
15
作者 韦振坤 姚宇 +2 位作者 王辛 周继陶 刘佳 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期377-382,共6页
针对术前直肠癌全程新辅助治疗(TNT)疗效预测中的信息利用率低和预测精度不足的问题,提出一种基于影像组学的直肠癌疗效预测方法。首先,从多模态磁共振成像(MRI)图像中提取多个感兴趣区域(ROI)的影像组学特征,并对它们进行多模态融合;其... 针对术前直肠癌全程新辅助治疗(TNT)疗效预测中的信息利用率低和预测精度不足的问题,提出一种基于影像组学的直肠癌疗效预测方法。首先,从多模态磁共振成像(MRI)图像中提取多个感兴趣区域(ROI)的影像组学特征,并对它们进行多模态融合;其次,采用T检验等方法进行特征筛选与降维处理;最后,构建机器学习模型,并通过网格搜索优化模型参数,从而预测患者接受TNT后的肿瘤退缩等级(TRG)和病理完全缓解(pCR)。实验结果表明,与单模态影像组学方法相比,所提方法的准确率提升了9个百分点;相较于深度学习方法,所提方法的准确率提升了15个百分点,均展现出显著优势,从而验证了该方法在直肠癌疗效预测中的有效性与优越性。 展开更多
关键词 直肠癌 疗效预测 影像组学 机器学习 ADABOOST 多模态融合
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机器学习在角膜塑形镜验配中的应用 被引量：1
16
作者 张星 佟颖 +1 位作者 马琳云 韩宝珠 《计算机与数字工程》 2025年第2期599-603,共5页
角膜塑形镜是目前临床上应用最广泛的控制青少年近视发展的光学手段,然而传统角膜塑形镜在验配过程中存在效率低下等问题,文章通过应用机器学习算法探究辅助梦戴维角膜塑形镜AC、降幅、直径和CP四个重要参数的智能验配。使用线性回归、... 角膜塑形镜是目前临床上应用最广泛的控制青少年近视发展的光学手段,然而传统角膜塑形镜在验配过程中存在效率低下等问题,文章通过应用机器学习算法探究辅助梦戴维角膜塑形镜AC、降幅、直径和CP四个重要参数的智能验配。使用线性回归、决策树、ETR、Adaboost和GDBT算法构建角膜塑形镜的预测模型并结合模型预测结果给出各个因素指标的重要性评分。最终ETR、Adaboost和GBDT回归模型分别在参数AC、降幅和直径的预测上达到了较好的效果,测试集的MSE分别为0.146、0.088、0.026。根据参数CP的数据分布特点,将参数CP进行过采样处理并转换为分类问题后,采用GBDT分类算法进行建模也具有较高的准确度,测试集的准确率高达0.961。基于ETR、Adaboost和GBDT的机器学习模型可以较好地预测角膜塑形镜的重要参数,很大程度上可以提升角膜塑形镜的验配效率。 展开更多
关键词 角膜塑形镜 ETR ADABOOST GBDT
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基于PSO-SVM-AdaBoost的超短期风电功率预测 被引量：2
17
作者 范斌 李豫明 +2 位作者 郭强强 白云龙 吴志勇 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期54-61,共8页
超短期风电功率预测对电力系统正常运转至关重要,针对超短期风电功率的复杂性与多样性这一问题,本文通过分析目标风电场测风塔在不同高度的风速数据,提出对风电场的所有风机进行超短期功率预测的组合模型。首先,采用残差的孤立森林离群... 超短期风电功率预测对电力系统正常运转至关重要,针对超短期风电功率的复杂性与多样性这一问题,本文通过分析目标风电场测风塔在不同高度的风速数据,提出对风电场的所有风机进行超短期功率预测的组合模型。首先,采用残差的孤立森林离群值检测方法对采集的数据进行预处理。然后,通过粒子群(particle swarm optimization,PSO)来优化支持向量机(support vector machine,SVM)中的参数。随后使用训练好的SVM作为弱回归器之一参与到AdaBoost的过程中,AdaBoost会迭代训练多个SVM回归器并调整权重,最终集成一个强回归器。最后,通过对内蒙古某风电场的数据在不同模型下的预测结果进行分析,本文提出的PSO-SVM-AdaBoost模型较单一的SVM模型、经过PSO优化的SVM模型(PSO-SVM),以及结合了SVM与AdaBoost机制的模型(SVM-AdaBoost),在预测精度上有较大的提升。 展开更多
关键词 测风塔数据 超短期功率 孤立森林 PSO-SVM ADABOOST
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基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器故障诊断技术 被引量：3
18
作者 姚翔曦 张英 +2 位作者 张国治 刘君 王明伟 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期14-25,共12页
针对传统油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)在油浸变压器故障诊断过程中不能够有效地利用故障信息,以及变压器故障样本类型不平衡致使模型诊断结果较差的情况,提出了基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器... 针对传统油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)在油浸变压器故障诊断过程中不能够有效地利用故障信息,以及变压器故障样本类型不平衡致使模型诊断结果较差的情况,提出了基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器故障诊断技术。首先,针对不平衡样本数据集利用安全级别合成少数过采样技术(safelevel synthetic minority over-sampling technique,Safe-Level SMOTE)对原始的变压器故障样本集进行了数据扩充,然后利用核主成分分析(kernel principal component analysis,K-PCA)算法对比值化后的油色谱数据进行故障特征优化提取。其次在北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)中融合了正余弦和折射反向学习策略,利用测试函数验证该算法的稳定性和利用SCNGO优化算法提高其寻优能力。最后通过实际的对未扩充样本诊断和其他方法诊断进行对比分析,结果证明该方法能够有效地提高变压器故障诊断的性能。 展开更多
关键词 油浸式变压器故障诊断 数据扩充 特征优选 支持向量机 SCNGO优化算法 ADABOOST算法
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基于CNN-LSTM-Adaboost模型的TBM掘进参数和隧洞围岩等级预测 被引量：1
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作者 戴明健 焦玉勇 +3 位作者 裴成元 贾运甫 梁峰 张鹏 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第2期160-170,共11页
硬岩隧道掘进机(TBM)在现今隧洞建设中的应用日益广泛,但是TBM深埋于地下,对地下围岩状况和掘进参数的感知能力不高,精准预测掘进参数和围岩等级对于保证TBM掘进安全具有重要意义。基于新疆某引水工程的TBM现场掘进参数和隧洞围岩地质数... 硬岩隧道掘进机(TBM)在现今隧洞建设中的应用日益广泛,但是TBM深埋于地下,对地下围岩状况和掘进参数的感知能力不高,精准预测掘进参数和围岩等级对于保证TBM掘进安全具有重要意义。基于新疆某引水工程的TBM现场掘进参数和隧洞围岩地质数据,选择TBM掘进稳定段的推力、扭矩、转速、净掘进速度、施工速度、开挖比能作为模型输入参数,建立了卷积神经网络优化的长短时时序-自适应提升(CNN-LSTM-Adaboost)模型,预测各等级围岩条件下的掘进参数,并依据掘进参数数据集训练模型预测了隧洞围岩等级。结果表明:CNN-LSTM-Adaboost模型具有较高的预测精度,大部分数据的预测相对误差率(Er)在10%以内,均方根误差(RMSE)在5以内,平均绝对百分比误差(MAPE)在10%以内,拟合优度(R^(2))在0.9以上;同时,CNN-LSTM-Adaboost模型对基于掘进参数对隧洞围岩等级的识别准确率较高,综合准确率(ACC)达90%,可以应用于指导工程实践。 展开更多
关键词 硬岩隧道掘进机(TBM) 掘进参数 掘进安全 CNN-LSTM-Adaboost模型 围岩等级
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基于Adaboost回归的6061铝合金单点增量成形最大成形深度预测
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作者 梁智凯 张志超 +1 位作者 胡蓝 庞秋 《材料工程》 北大核心 2025年第4期23-34,共12页
单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量... 单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量、进给速度和自转速度等参数对最大成形深度的影响。根据实验结果搭建基于Adaboost算法的回归模型,对6061铝合金薄板在100 mm成形直径下的成形深度进行预测。结果表明:单因素对最大成形深度的影响由大到小分别为:厚度、层进量、角度量、进给速度、自转速度,且在最快成形速度下获得的最大成形角度为70°,板料厚度为1 mm,层进量为0.2 mm,进给速度为2000 mm/min,自转速度为2000 r/min。此外,依据正交实验创建的回归模型具有高准确度,与Abaqus仿真结果及实际实验结果均对应,4组测试与仿真最大误差为4.24%,与实际成形最大误差值为-2.45%。 展开更多
关键词 单点增量成形 工艺参数 6061铝合金 ADABOOST算法 回归模型
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