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基于Deep Forest算法的对虾急性肝胰腺坏死病(AHPND)预警数学模型构建 被引量：1
1
作者 王印庚 于永翔 +5 位作者 蔡欣欣 张正 王春元 廖梅杰 朱洪洋 李昊 《渔业科学进展》 CSCD 北大核心 2024年第3期171-181,共11页
为预报池塘养殖凡纳对虾(Penaeus vannamei)急性肝胰腺坏死病(AHPND)的发生,自2020年开始,笔者对凡纳对虾养殖区开展了连续监测工作,包括与疾病发生相关的环境理化因子、微生物因子、虾体自身健康状况等18个候选预警因子指标,通过数据... 为预报池塘养殖凡纳对虾(Penaeus vannamei)急性肝胰腺坏死病(AHPND)的发生,自2020年开始,笔者对凡纳对虾养殖区开展了连续监测工作,包括与疾病发生相关的环境理化因子、微生物因子、虾体自身健康状况等18个候选预警因子指标,通过数据标准化处理后分析病原、宿主与环境之间的相关性,对候选预警因子进行筛选,基于Python语言编程结合Deep Forest、Light GBM、XGBoost算法进行数据建模和预测性能评判,仿真环境为Python2.7,以预警因子指标作为输入样本(即警兆),以对虾是否发病指标作为输出结果(即警情),根据输入样本和输出结果各自建立输入数据矩阵和目标数据矩阵,利用原始数据矩阵对输入样本进行初始化,结合函数方程进行拟合,拟合的源代码能利用已知环境、病原及对虾免疫指标数据对目标警情进行预测。最终建立了基于Deep Forest算法的虾体(肝胰腺内)细菌总数、虾体弧菌(Vibrio)占比、水体细菌总数和盐度的4维向量预警预报模型,准确率达89.00%。本研究将人工智能算法应用到对虾AHPND发生的预测预报,相关研究结果为对虾AHPND疾病预警预报建立了预警数学模型,并为对虾健康养殖和疾病防控提供了技术支撑和有力保障。 展开更多
关键词 对虾 急性肝胰腺坏死病 预警数学模型 deep forest算法 PYTHON语言
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地下厂房洞室群施工通风频率IHPO-XDF鲁棒预测模型
2
作者 王晓玲 郭章潮 +3 位作者 余佳 余红玲 刘长欣 吴斌平 《水利学报》 北大核心 2025年第8期1072-1083,共12页
水电站地下厂房洞室群洞室布置纵横交错、通风死角多、风流组织紊乱,确定合适的施工通风频率是保障通风安全的关键。但其施工过程中存在的电磁干扰和爆破振动常导致环境监测数据出现噪声与缺失现象,而现有基于机器学习的施工通风频率预... 水电站地下厂房洞室群洞室布置纵横交错、通风死角多、风流组织紊乱,确定合适的施工通风频率是保障通风安全的关键。但其施工过程中存在的电磁干扰和爆破振动常导致环境监测数据出现噪声与缺失现象,而现有基于机器学习的施工通风频率预测模型对异常值十分敏感,模型鲁棒性差。针对上述问题,选择深度森林(DF)模型作为通风频率预测的基础模型,并将其中的随机森林基学习器改进为极致梯度提升树(XGBoost),利用XGboost的梯度提升机制以及正则化策略增强模型的鲁棒性和泛化能力;此外,采用改进的猎人猎物优化(IHPO)算法对DF模型进行超参数优化,以弥补传统人工调参难以获得最优超参数的不足,从而构建出地下厂房洞室群施工通风频率IHPO-XDF鲁棒预测模型。进一步,基于Shapley加性解释(SHAP)对IHPO-XDF模型进行可解释性分析,挖掘影响施工通风频率预测结果的关键特征。案例研究表明,与XGBoost改进的DF模型、传统DF、梯度提升决策树(GBDT)和决策树(DT)4种模型相比,本文模型在预测精度方面分别提升3.48%、5.01%、13.13%和13.48%,且在异常值环境下预测精度降低幅度最小,表现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 地下厂房洞室群 通风频率鲁棒预测 深度森林模型 XGBoost 改进的猎人猎物算法 可解释性
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基于遗传算法特征优化的深度森林运动能耗估测 被引量：1
3
作者 谢溢翀 孙杨帆 +2 位作者 史立宇 黄旭萍 周彪 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期161-164,共4页
针对运动能耗(EE)精确测量存在专业设备成本高、操作难度大的问题,因此利用多类型微型传感器集成的可穿戴设备采集运动相关数据,并利用机器学习模型对EE进行连续估测,是较为便利的替代方案。本文创新性地探究了深度森林(DF)算法在运动... 针对运动能耗(EE)精确测量存在专业设备成本高、操作难度大的问题,因此利用多类型微型传感器集成的可穿戴设备采集运动相关数据,并利用机器学习模型对EE进行连续估测,是较为便利的替代方案。本文创新性地探究了深度森林(DF)算法在运动量估计方面的可行性。同时,为了进一步降低估计模型复杂度,以适用于算力有限的可穿戴设备,对于DF算法的输入特征集进行了基于遗传算法(GA)的特征优选。在公开数据集上的测试结果表明:本文所提出的基于特征优化的DF运动量估测方案性能优于传统机器学习算法;并且在降低模型复杂度和算力要求的同时,进一步提升了EE的估测精度。 展开更多
关键词 运动能耗估测 深度森林 遗传算法 特征筛选
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基于数据-算法双驱动融合的火成岩岩性识别方法
4
作者 韩锐羿 宋晓妮 +1 位作者 王欣茹 郭宇航 《测井技术》 2025年第2期218-225,共8页
现有火成岩岩性识别技术面临常规测井响应与岩性敏感度差异显著、离散矿物实验数据难以构建连续地层模型以及岩心-测井标定样本类别不平衡等技术瓶颈。为解决这些问题,该研究提出数据-算法双驱动融合的火成岩岩性识别方法。首先通过矿... 现有火成岩岩性识别技术面临常规测井响应与岩性敏感度差异显著、离散矿物实验数据难以构建连续地层模型以及岩心-测井标定样本类别不平衡等技术瓶颈。为解决这些问题,该研究提出数据-算法双驱动融合的火成岩岩性识别方法。首先通过矿物化学组分与测井数据融合,建立具有岩石物理意义的特征表征体系;进而设计基于Mahalanobis距离的层次化重采样机制,有效缓解小样本类别识别偏倚问题;最终建立具有概率解释性的贝叶斯深度森林模型,实现火成岩复杂岩性的高精度识别。基于辽河盆地东部凹陷20口井的8356组数据,开展嵌套式验证;该方法在同井测试中准确率为100%,异井测试准确率达89%,加权F1值0.88,准确率较其他火成岩岩性识别方法显著提升。研究结果表明,通过地质先验知识与深度学习融合,可有效提升火成岩岩性识别的工程适用性与解释可靠性,为复杂储层精细评价提供新的技术手段。 展开更多
关键词 测井解释 岩性识别 深度森林算法 测井数据融合 火成岩 样本不平衡处理
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一种优化VMD的多尺度深度森林时序分类方法
5
作者 兰婷 白艳萍 +1 位作者 程蓉 续婷 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第4期166-173,共8页
为解决深度森林模型在处理复杂时间序列分类时难以充分捕捉非平稳数据的动态变化,以及多粒度扫描生成的高维数据增加冗余信息的问题,提出了一种基于优化VMD的多尺度深度森林方法。利用VMD对复杂时间序列进行分解,并引入SMA优化VMD中的参... 为解决深度森林模型在处理复杂时间序列分类时难以充分捕捉非平稳数据的动态变化,以及多粒度扫描生成的高维数据增加冗余信息的问题,提出了一种基于优化VMD的多尺度深度森林方法。利用VMD对复杂时间序列进行分解,并引入SMA优化VMD中的参数,从而更精准地提取多尺度信息;采用t-SNE技术对多粒度扫描后的特征数据进行降维,减少冗余特征;将降维后的数据输入到级联森林中进行分类,输出分类结果。在6个UCR公开数据集上与多种算法(如MLP、LA-ESN和DF21)进行对比,结果表明,所提算法具有较强的分类能力,为时间序列分类领域提供了新思路。 展开更多
关键词 时间序列分类 深度森林 VMD t-SNE 智能优化算法
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林区道路病害检测与定位系统
6
作者 周佳顺 李爽 +1 位作者 李骏慧 刘云飞 《林业工程学报》 北大核心 2025年第1期152-159,共8页
道路病害不仅破坏道路内部结构的稳定性,还增加了道路交通安全隐患。由于相对恶劣的建造环境和使用环境,林区道路更容易产生路面裂缝和坑槽等病害。为快速准确地检测并定位林区道路病害,以便道路的后期养护,设计了一种基于深度学习的道... 道路病害不仅破坏道路内部结构的稳定性,还增加了道路交通安全隐患。由于相对恶劣的建造环境和使用环境,林区道路更容易产生路面裂缝和坑槽等病害。为快速准确地检测并定位林区道路病害,以便道路的后期养护,设计了一种基于深度学习的道路病害检测与定位系统。构建了一个轻量化目标检测网络,部署在边缘计算设备上,使用OAK⁃D智能相机采集图像信息和深度信息,再结合GPS模块、IMU模块以及双目视觉定位算法,不仅可以实时检测道路病害,而且还能准确定位。为方便统计和观察道路病害的位置信息,该系统将检测到的病害类型及经纬度信息以文本的形式保存在边缘计算设备上并通过UI界面显示出来。系统上路实测数据表明,检测平均精度为92.3%,检测速度为43帧/s,比YOLOv5s的检测速度提高了86%,定位误差小于6.5 m。该系统处理速度快、检测精度高、稳定性强,可满足实际工程的运行要求。 展开更多
关键词 深度学习 林区道路病害检测 双目视觉定位算法 轻量化目标检测网络
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基于天气特征的高速公路交通流预测方法研究
7
作者 袁辉 谢庆 +3 位作者 计明军 吴炜昌 曾斌 姬生忠 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期164-172,共9页
随着高速公路网络的规模扩展和智能交通系统的不断完善,交通流预测在提高道路资源利用效率和缓解交通拥堵方面起着至关重要的作用。现有的预测方法往往忽视了天气特征动态变化对交通流的影响,故文中旨在运用集成深度学习模型来探索天气... 随着高速公路网络的规模扩展和智能交通系统的不断完善,交通流预测在提高道路资源利用效率和缓解交通拥堵方面起着至关重要的作用。现有的预测方法往往忽视了天气特征动态变化对交通流的影响,故文中旨在运用集成深度学习模型来探索天气特征对高速公路交通流的影响。利用随机森林算法从历史交通流量和天气数据中提取出相关性较高的天气特征,采用粒子群优化算法对长短期记忆神经网络模型的超参数进行优化,构建一个融合天气特征数据的深度学习预测框架,将经过筛选的天气特征序列输入至预测框架模型中进行训练和预测。通过真实数据集上的实验验证了所提方法的有效性和泛化能力。实验结果表明,所提的集成深度学习方法相比现有的深度学习方法具有更好的拟合度、预测精度和稳定性,能够更准确地捕捉天气特征动态变化对交通流的影响。 展开更多
关键词 智能交通系统 高速公路交通流预测 天气特征 集成深度学习 随机森林算法 粒子群优化算法 长短期记忆神经网络 超参数优化
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基于深度强化学习的提升机滚动轴承故障诊断方法
8
作者 张紫剑 《机械工程与自动化》 2025年第3期153-155,共3页
为提高提升机滚动轴承故障诊断率,基于深度强化学习研究了滚动轴承故障诊断方法。利用电流信号统计学指标对滚动轴承故障特征进行提取,采用随机森林算法寻优并筛选统计学指标与滚动轴承故障间的特征指标作为深度强化学习网络的输入信号... 为提高提升机滚动轴承故障诊断率,基于深度强化学习研究了滚动轴承故障诊断方法。利用电流信号统计学指标对滚动轴承故障特征进行提取,采用随机森林算法寻优并筛选统计学指标与滚动轴承故障间的特征指标作为深度强化学习网络的输入信号,建立了滚动轴承故障诊断模型。实例分析结果表明,所提出的故障诊断方法准确率约为99.1%。 展开更多
关键词 提升机 滚动轴承 故障检测 深度强化学习 随机森林算法
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基于SSA-MVMD-DF的表面肌电信号手势识别方法
9
作者 罗辰甲 陈乃建 +2 位作者 徐广越 高丛政 巩童 《山东工业技术》 2025年第2期35-45,共11页
表面肌电信号作为一种手势识别的依据,基于表面肌电(sEMG)信号的手势识别被广泛应用于人机交互控制。针对sEMG信号的非线性、非平稳性和多通道信号处理复杂,本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化多元变分模态分解(MVMD)和深度森林... 表面肌电信号作为一种手势识别的依据,基于表面肌电(sEMG)信号的手势识别被广泛应用于人机交互控制。针对sEMG信号的非线性、非平稳性和多通道信号处理复杂,本文提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化多元变分模态分解(MVMD)和深度森林相结合的手势识别的方法。该方法首先对不同手势的sEMG信号通过SSA参数优化的MVMD进行分解,得到多个本征模态函数(IMFs);其次,对得到的IMF分量进行特征提取,构建特征数据集;最后,建立深度森林分类模型,以特征数据集作为输入,对手势进行分类。选取SeNic数据集的7组手势验证了所提出方法的可行性。与几种机器学习算法进行比较,实验经过十次交叉验证,该方法对7组手势的测试集平均准确率达到93.5%。结果表明,该方法能够有效识别多通道下的sEMG信号的手势类别。 展开更多
关键词 表面肌电信号 手势识别 麻雀搜索算法 多元变分模态分解 深度森林
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基于深度卷积神经网络的燃煤电厂大气污染物浓度预测研究
10
作者 吕一农 《环境科学与管理》 2025年第10期128-133,共6页
燃煤电厂污染物排放特性受煤种、燃烧方式等多种因素影响而变得复杂多变,导致特征提取困难,降低了污染物浓度预测的准确性。为此提出基于深度卷积神经网络的燃煤电厂大气污染物浓度预测方法。采集与燃煤电厂大气污染物浓度预测相关的数... 燃煤电厂污染物排放特性受煤种、燃烧方式等多种因素影响而变得复杂多变,导致特征提取困难,降低了污染物浓度预测的准确性。为此提出基于深度卷积神经网络的燃煤电厂大气污染物浓度预测方法。采集与燃煤电厂大气污染物浓度预测相关的数据,并通过随机森林算法对数据中的缺失值展开填充处理。利用遗传算法从处理后的数据集中选择煤电厂大气污染物浓度最优特征子集,将最优特征子集输入深度卷积神经网络中,得出燃煤电厂大气污染物浓度预测结果。实验结果表明,所提方法的燃煤电厂大气污染物浓度预测结果与实际偏差较小,预测效果更好。 展开更多
关键词 最优特征子集 深度卷积神经网络 随机森林算法 大气污染物浓度预测 遗传算法
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基于随机森林的燃煤发电机组深度调峰控制
11
作者 杨康 陈平 +1 位作者 邵程安 闫飞 《计算机仿真》 2025年第9期165-169,共5页
燃煤机组在深度调峰过程中需要频繁快速变负荷,受到深度调峰需求的影响,机组负荷预测结果与实际负荷存在偏差,导致深度调峰控制的准确性和效果不佳。为此提出基于随机森林的燃煤发电机组深度调峰控制方法。基于随机森林算法对燃煤发电... 燃煤机组在深度调峰过程中需要频繁快速变负荷,受到深度调峰需求的影响,机组负荷预测结果与实际负荷存在偏差,导致深度调峰控制的准确性和效果不佳。为此提出基于随机森林的燃煤发电机组深度调峰控制方法。基于随机森林算法对燃煤发电机组的负荷需求展开预测,将调峰总成本最小化作为控制目标,建立满足负荷需求的调峰控制模型,并在模型中对调峰时间、爬坡和滑坡速率展开约束;通过正弦余弦算法求解调峰控制模型,以实现调峰成本最小化的燃煤发电机组深度调峰控制。实验结果表明,所提方法预测的机组负荷值与其实际值基本一致,负荷预测精度较高;调峰裕度保持在1.2以上,调峰后负荷峰值下降最大值为460MW,调峰充裕性较高,调峰控制效果较好。 展开更多
关键词 随机森林算法 燃煤发电机组 深度调峰控制 调峰成本 正弦余弦算法
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用于声音分类的Deep LightGBM算法
12
作者 李行健 汤心溢 张瑞 《声学技术》 CSCD 北大核心 2022年第6期871-877,共7页
在医学诊断、场景分析、语音识别、生态环境分析等方面语音分类都有着广泛的应用价值。传统的语音分类器采用的是神经网络。但是在精确度,模型设置,参数调整和资料的预处理等方面,有较大的缺陷。在这一基础上,文章提出了一种以“深度森... 在医学诊断、场景分析、语音识别、生态环境分析等方面语音分类都有着广泛的应用价值。传统的语音分类器采用的是神经网络。但是在精确度,模型设置,参数调整和资料的预处理等方面,有较大的缺陷。在这一基础上,文章提出了一种以“深度森林”为基础的改进方法——LightGBM的深度学习模型(Deep LightGBM模型)。它能够在保证模型简洁的前提下,提高分类精度和泛化能力。该算法有效降低了参数依赖性。在UrbanSound8K这一数据集中,采用向量方法进行语音特征的提取,其分类精确度达95.84%。将卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)抽取的特征和向量法获取的特征进行融合,并利用新的模型进行训练,其准确率可达97.67%。实验证明,此算法采用的特征提取方式与Deep LightGBM配合获得的模型参数调整容易,精度高,不会产生过度拟合,并且泛化能力好。 展开更多
关键词 声音分类 LightGBM算法 深度森林 特征融合 特征提取
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基于改进深度森林算法的高速公路交通事故风险预测 被引量：3
13
作者 张浩 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期91-99,共9页
高速公路交通事故风险预测对于实行动态交通安全管理至关重要。为探究影响高速公路交通事故风险的主要因素以及准确预测高速公路交通事故风险,提出了一种基于改进深度森林算法的高速公路交通事故风险预测模型。首先以高速公路交通事故... 高速公路交通事故风险预测对于实行动态交通安全管理至关重要。为探究影响高速公路交通事故风险的主要因素以及准确预测高速公路交通事故风险,提出了一种基于改进深度森林算法的高速公路交通事故风险预测模型。首先以高速公路交通事故数据、交通流数据、天气数据、道路条件和特殊时间段数据为基础,选取了能够表征高速公路交通事故风险的特征变量,并采用随机森林算法对特征变量的重要度进行了计算,筛选出对高速公路交通事故风险影响较大的重要特征变量,以解决后面计算过程中的维度灾难问题;然后运用基于决策树的LightGBM和XGBoost算法对深度森林模型的级联森林结构进行了改进;最后将改进深度森林算法应用于高速公路事故风险预测。结果表明:与现有的SVM、随机森林和深度森林算法相比,改进深度森林算法具有更优的预测性能,其预测准确率达到了88.84%,预测结果能为高速公路交通管理部门制定更为有效的安全管控措施提供决策支持。 展开更多
关键词 高速公路交通事故 风险预测 改进深度森林算法 深度学习
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基于贪心组合优化的分布极端不平衡分类算法
14
作者 陈兴国 许静 +1 位作者 李扬 罗玉盘 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期2411-2419,共9页
现有针对不平衡数据分类的研究主要从重采样、特征、代价和算法等4个角度展开,方法多样,但针对极端不平衡的数据分布仍缺乏有效算法.本文的目标是通过结合各种算法的特性获取一个最优性能的组合算法.本文假设算法间的组合满足次模函数性... 现有针对不平衡数据分类的研究主要从重采样、特征、代价和算法等4个角度展开,方法多样,但针对极端不平衡的数据分布仍缺乏有效算法.本文的目标是通过结合各种算法的特性获取一个最优性能的组合算法.本文假设算法间的组合满足次模函数性质,并采用贪心的组合优化方法.具体而言,选择深度森林算法为基础,依次组合最优重采样方法、以异常检测思想的特征提取方法对数据进行的特征处理方法或基于贝叶斯优化的最优代价敏感矩阵方法.在3种组合算法中选择分类性能最优的算法组合,再次组合其余角度的方法,判断分类性能是否再次提升.实验选择两组极端不平衡数据——真实饮用水数据和UCI数据库中的page-blocks数据进行验证.结果表明,基于贪心优化对算法间进行组合,在3轮迭代后得到的算法组合,较单一算法其分类性能能有进一步的提升. 展开更多
关键词 次模函数 贪心优化 数据分布极端不平衡 深度森林 组合算法
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基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法
15
作者 毛伊敏 刘绍芬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期126-133,共8页
针对并行深度森林在大数据环境下存在冗余及无关特征过多、两端特征利用率过低、模型收敛速度慢以及级联森林并行效率低等问题,提出了基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法——PDF-SNRSCA。首先,该算法提出了基于邻域粗糙集和Fisher ... 针对并行深度森林在大数据环境下存在冗余及无关特征过多、两端特征利用率过低、模型收敛速度慢以及级联森林并行效率低等问题,提出了基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法——PDF-SNRSCA。首先,该算法提出了基于邻域粗糙集和Fisher score的特征选择策略(FS-NRS),通过衡量特征的相关性和冗余度,对特征进行过滤,有效减少了冗余及无关特征的数量;其次,提出了一种随机选择和等距提取的扫描策略(S-RSEE),保证了所有特征能够同概率被利用,解决了多粒度扫描两端特征利用率低的问题;最后,结合Spark框架,实现级联森林并行化训练,提出了基于重要性指数的特征筛选机制(FFM-II),筛选出非关键性特征,平衡增强类向量与原始类向量维度,从而加快模型收敛速度,同时设计了基于SCA的任务调度机制(TSM-SCA),将任务重新分配,保证集群负载均衡,解决了级联森林并行效率低的问题。实验表明,PDF-SNRSCA算法能有效提高深度森林的分类效果,且对深度森林并行化训练的效率也有大幅提升。 展开更多
关键词 并行深度森林算法 Spark框架 邻域粗糙集 正弦余弦算法 多粒度扫描
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结合遗传算法的RF-DBN入侵检测方法 被引量：1
16
作者 任俊玲 诸于铭 《中国科技论文》 CAS 2024年第8期937-944,共8页
针对目前不平衡数据集少数类攻击样本识别率较低的问题,提出一种BorderlineSMOTE、随机森林和遗传算法(genetic algorithm,GA)-深度信念网络(deep belief network,DBN)相结合的入侵检测方法。首先采用BorderlineSMOTE对少数类样本进行... 针对目前不平衡数据集少数类攻击样本识别率较低的问题,提出一种BorderlineSMOTE、随机森林和遗传算法(genetic algorithm,GA)-深度信念网络(deep belief network,DBN)相结合的入侵检测方法。首先采用BorderlineSMOTE对少数类样本进行过采样,减少数据集的不平衡度;然后使用随机森林算法实现正异常数据分类,筛选出异常数据;最后采用经GA优化的DBN网络对异常数据进行进一步分类。使用网络安全数据集CICIDS2017进行验证,该方法的准确率达到了99.85%,而且少数类样本的识别精度也有明显提高。 展开更多
关键词 随机森林 遗传算法 BorderlineSMOTE 深度信念网络 数据不平衡 入侵检测
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融合时空流差的网约车双模式混合调度算法 被引量：2
17
作者 郭羽含 李文华 钱亚冠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期377-393,共17页
服务车辆时空分布与出行需求的不一致严重影响网约车平台的服务效率,降低平台和服务车辆的收益以及乘客的服务体验。针对该问题,提出融合空间、时间和天气3种维度影响因素的时空流差计算方法,并构造双层深度森林模型对时空流差进行准确... 服务车辆时空分布与出行需求的不一致严重影响网约车平台的服务效率,降低平台和服务车辆的收益以及乘客的服务体验。针对该问题,提出融合空间、时间和天气3种维度影响因素的时空流差计算方法,并构造双层深度森林模型对时空流差进行准确预测。双层深度森林模型通过集成两种不同输入数据的深度森林模型来提升模型预测准确性。基于时空流差预测,设计一种在线局部调度与离线全局调度相结合的双模式混合调度算法。在线局部调度采用集成并行和n阶段求解模式对正在等待订单的车辆进行实时调度,离线全局调度则通过遗传匹配算法对可提前预测的车辆进行离线全局调度。依据遗传算法获取最优路径以及车辆对应子空间的最优匹配值,设计一种迭代Kuhn-Munkres算法和更新机制得到所有车辆和子空间的最优匹配。实验结果表明,该预测模型较其他预测模型解释方差平均提升0.13,确定系数平均提升0.16,平均绝对误差平均减少2.39,均方误差平均减少100.44;调度算法可将全局供需差异降低57.16%,司机接单率提升88.4%。 展开更多
关键词 网约车 时空流差 深度森林 双模式 调度算法
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基于CS-DBN的锂电池剩余寿命预测 被引量：11
18
作者 梁佳佳 何晓霞 肖浩逸 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期251-259,共9页
为了更准确地对锂电池剩余使用寿命进行预测,提出一种基于布谷鸟算法(CS)和深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,引进16个影响锂电池RUL的健康因子(HI),通过随机森林(RF)选择出对于剩余寿命预测较为重要的9个HI。随后用CS去寻优深度信念... 为了更准确地对锂电池剩余使用寿命进行预测,提出一种基于布谷鸟算法(CS)和深度信念网络(DBN)的预测模型。首先,引进16个影响锂电池RUL的健康因子(HI),通过随机森林(RF)选择出对于剩余寿命预测较为重要的9个HI。随后用CS去寻优深度信念网络模型中隐藏层的参数,通过寻优,建立最优的深度信念网络预测模型。最后,使用马里兰大学所收集的电池数据(CALCE)进行实验,结果表明:所提出的CS-DBN模型的拟合优度高达98%,且与其他模型的预测结果进行对比,具有更小的误差,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 随机森林 深度信念网络 布谷鸟算法 健康因子
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基于联邦学习的无线通信网络DoS攻击检测方法 被引量：4
19
作者 马玉梅 张东阳 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期47-51,共5页
无线通信网络受到DoS攻击,会使得网络的负载增加,导致延迟增加。而在无线通信网络中,数据通常分散在多个节点上,这会造成数据泄露和被攻击。为此,提出一种基于联邦学习的无线通信网络DoS攻击检测方法。对初始无线通信网络数据进行预处... 无线通信网络受到DoS攻击,会使得网络的负载增加,导致延迟增加。而在无线通信网络中,数据通常分散在多个节点上,这会造成数据泄露和被攻击。为此,提出一种基于联邦学习的无线通信网络DoS攻击检测方法。对初始无线通信网络数据进行预处理和归一化,并采用随机森林算法进行降维处理,去除冗余特征,获得最佳网络数据特征集。将特征集输入到以深度卷积神经网络为通用模型的联邦学习训练模型中,独立训练本地模型并进行模型修正,传输至中心服务器进行聚合,收敛后完成训练。利用训练得到的联邦学习模型检测无线通信网络DoS攻击速率,再与接收者接收的容量最大值进行比较,判断是否有DoS攻击。实验结果表明,所提方法在处理大量数据时具有较高的稳定性和可靠性,能够在短时间内准确地检测出DoS攻击。 展开更多
关键词 联邦学习 无线通信网络 DOS攻击检测 深度卷积神经网络 随机森林算法 通用模型
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基于GRACE数据重建的黄河流域实际蒸散发及其时空演变特征分析 被引量：1
20
作者 王芊予 粟晓玲 +2 位作者 褚江东 胡雪雪 张特 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期112-121,共10页
利用多种深度学习方法对重力场恢复与气候试验(GRACE)数据进行插补,利用随机森林算法对GRACE数据进行空间降尺度,基于水量平衡方程计算黄河流域实际蒸散发,并采用4种蒸散发产品进行验证,进而分析黄河流域实际蒸散发的时空演变规律。结... 利用多种深度学习方法对重力场恢复与气候试验(GRACE)数据进行插补,利用随机森林算法对GRACE数据进行空间降尺度,基于水量平衡方程计算黄河流域实际蒸散发,并采用4种蒸散发产品进行验证,进而分析黄河流域实际蒸散发的时空演变规律。结果表明:长短期记忆神经网络的整体插补精度优于深度神经网络和卷积长短期记忆神经网络;基于GRACE数据估算的实际蒸散发与4种蒸散发产品的平均相关系数为0.903,表明基于GRACE数据估算的实际蒸散发结果适用性较好;2003—2021年黄河流域多年平均实际蒸散发为144.38~775.62 mm,空间上呈南多北少的分布特征,时间上呈夏多冬少的季节变化特征,2003—2016年以2.51 mm/a的速率上升,2017年后呈下降趋势。 展开更多
关键词 实际蒸散发 GRACE数据 深度学习方法 随机森林算法 黄河流域
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