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基于PCA-DNN和LightGBM的二手车价格预测 被引量：1
1
作者 杨致远 《信息与电脑》 2022年第21期73-75,共3页
随着我国消费结构的升级与人们消费观念的变化,二手车市场交易量不断增加,但市场尚缺乏统一且透明的定价标准。因此,基于二手车平台的交易数据,构建基于PCA-DNN和LightGBM的价格预测模型,对其最终的成交价进行预测。实验结果表明,Light... 随着我国消费结构的升级与人们消费观念的变化,二手车市场交易量不断增加,但市场尚缺乏统一且透明的定价标准。因此,基于二手车平台的交易数据,构建基于PCA-DNN和LightGBM的价格预测模型,对其最终的成交价进行预测。实验结果表明,LightGBM的R2为0.8877,PCA-DNN则高达0.9479,说明模型达到了较高精度,优于LightGBM模型,具有较高的实用价值,可为解决实际中的量化问题提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 二手车 价格预测 pca-dnn LightGBM
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SDN环境下基于PCA-DNN的扫描攻击检测模型研究 被引量：5
2
作者 吕星璇 韩俐 《天津理工大学学报》 2022年第1期43-48,共6页
随着互联网技术的飞速发展,网络安全问题凸显。攻击者通常使用网络扫描来获取相关信息,为下一步入侵所使用。通过扫描检测来抵御和阻止相关攻击至关重要。软件定义网络(software define network,SDN)的可编程性和控制器的全局视图能力... 随着互联网技术的飞速发展,网络安全问题凸显。攻击者通常使用网络扫描来获取相关信息,为下一步入侵所使用。通过扫描检测来抵御和阻止相关攻击至关重要。软件定义网络(software define network,SDN)的可编程性和控制器的全局视图能力能够快速响应网络中的问题。深度学习在垃圾邮件过滤、智能防火墙、入侵检测和网络管理等方面取得了长足的进步。本文提出了一种SDN中基于主成分分析-深度神经网络(principal component analysis-deep neural networks,PCA-DNN)的扫描攻击检测模型,模拟地址解析协议(address resolution protocol,ARP)、传输控制协议(transmission control protocol,TCP)、用户数据包协议(user datagram protocol,UDP)和因特网控制报文协议(internet control message protocol,ICMP)等4种类型的扫描流量来评估模型。实验表明,该模型节省了计算时间,确保了检测精度,对4种扫描流量的精确率和召回率均达到98%。 展开更多
关键词 软件定义网络 主成分分析 深度神经网络 扫描攻击
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基于深度学习的页岩油生产井最终可采储量预测模型--以吉木萨尔凹陷芦草沟组为例 被引量：3
3
作者 宋兆杰 何吉祥 +5 位作者 宋宜磊 李培宇 曹长霄 任浩辰 韩啸 王佳琦 《非常规油气》 2025年第1期95-105,共11页
针对吉木萨尔页岩油地质、工程和流体参数复杂,传统动态分析方法难以明晰页岩油水平井最终可采储量(EUR)主控因素的现状,提出了一种结合主成分分析(PCA)和深度神经网络(DNN)的页岩油水平井EUR预测模型,开展了数据降维、生产预测以及主... 针对吉木萨尔页岩油地质、工程和流体参数复杂,传统动态分析方法难以明晰页岩油水平井最终可采储量(EUR)主控因素的现状,提出了一种结合主成分分析(PCA)和深度神经网络(DNN)的页岩油水平井EUR预测模型,开展了数据降维、生产预测以及主控因素分析。研究结果表明:1)相比传统DNN模型,主成分分析-深度神经网络(PCA-DNN)模型能够有效减少数据噪声,避免过拟合,更好地利用数据中的关键信息,预测精度提高了10.84%;2)页岩油单井/井组EUR的主要影响因素包括压裂簇数、储层品质、原油黏度和水平段长度,其中簇数优化范围为5~6簇/100 m,水平段长优化范围为1000~1500 m;3)针对单井开发,增大改造程度是提高单井采收率的关键;针对井组开发,需要在优选试验区和提高原油可动性的基础上,优化压裂设计。该研究成果可为页岩油新井优化设计和老井提高采收率方案制定提供理论指导。 展开更多
关键词 吉木萨尔凹陷 芦草沟组 深度学习 页岩油 EUR预测 pca-dnn 主控因素
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基于主成分分析和深度神经网络的声学层析成像温度分布重建 被引量：5
4
作者 张立峰 李晶 王智 《发电技术》 CSCD 2023年第3期399-406,共8页
为快速准确地获取火电厂锅炉炉膛温度场在线监测信息,提出了一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的声学层析成像(acoustic tomography,AT)温度场重建算法。对测量值进行归一化处理后,结合主成分分析(principal component ana... 为快速准确地获取火电厂锅炉炉膛温度场在线监测信息,提出了一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的声学层析成像(acoustic tomography,AT)温度场重建算法。对测量值进行归一化处理后,结合主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,构建全连接网络区别峰型,分别搭建DNN与BP神经网络对归一化慢度值及其最值进行预测,最后重建温度场分布。采用该方法对4种典型的温度场模型进行了仿真,结果表明:DNN算法的重建质量优于Tikhonov正则化算法与共轭梯度算法,重建图像的平均相对误差和均方根误差分别小于0.36%和0.85%。 展开更多
关键词 火电厂 电站锅炉 温度场 声学层析成像(AT) 深度神经网络(DNN) 主成分分析(PCA)
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PSO优化深度神经网络诊断齿轮早期点蚀故障 被引量：11
5
作者 李嘉琳 何巍华 曲永志 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期974-979,共6页
基于数据驱动方法诊断齿轮故障时一般会用傅里叶变换等进行特征提取,特征提取方法的选取对诊断结果影响很大.提出应用深度神经网络来诊断齿轮早期点蚀故障,直接以采集的振动信号作为网络输入,可以避免特征提取环节产生误差.此外,应用粒... 基于数据驱动方法诊断齿轮故障时一般会用傅里叶变换等进行特征提取,特征提取方法的选取对诊断结果影响很大.提出应用深度神经网络来诊断齿轮早期点蚀故障,直接以采集的振动信号作为网络输入,可以避免特征提取环节产生误差.此外,应用粒子群算法优化深度神经网络,使训练过程更稳定、诊断率更高.在分析结果时应用主成分分析法对网络输出进行降维.用实验采集的数据训练并测试网络,诊断正确率能达到90%之上,证明所提出的方法是合理、可用的. 展开更多
关键词 齿轮 早期点蚀 粒子群算法 深度神经网络 主成分分析
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基于DNN与PCA的核动力装置故障诊断方法研究 被引量：5
6
作者 韩壮 马杰 +2 位作者 周刚 孙吉晨 陈玉昇 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期147-153,共7页
研究了一种基于深度学习神经网络(DNN)和主元分析(PCA)的核动力装置故障诊断模型。利用核动力装置模拟器仿真数据对该模型不同情况下的故障进行诊断测试,采用形象的图表分析诊断结果。仿真结果表明,基于DNN与PCA的故障诊断模型能够快速... 研究了一种基于深度学习神经网络(DNN)和主元分析(PCA)的核动力装置故障诊断模型。利用核动力装置模拟器仿真数据对该模型不同情况下的故障进行诊断测试,采用形象的图表分析诊断结果。仿真结果表明,基于DNN与PCA的故障诊断模型能够快速准确地对核动力装置系统进行诊断,且误差较小,具有良好的可行性。 展开更多
关键词 核动力装置 深度神经网络(DNN) 主元分析(PCA) 故障诊断
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基于DT及PCA的DNN入侵检测模型 被引量：8
7
作者 武晓栋 刘敬浩 +1 位作者 金杰 毛思平 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第8期1450-1458,共9页
当今入侵检测领域作为一个重要领域,虚警率高、检测率低、处理速度慢、特征维度高等问题正困扰着从事这一领域的专家学者。为了解决这些问题,提出基于决策树(DT)与深度神经网络(DNN)以及主成分分析(PCA)的入侵检测模型DT-PCA-DNN,在相... 当今入侵检测领域作为一个重要领域,虚警率高、检测率低、处理速度慢、特征维度高等问题正困扰着从事这一领域的专家学者。为了解决这些问题,提出基于决策树(DT)与深度神经网络(DNN)以及主成分分析(PCA)的入侵检测模型DT-PCA-DNN,在相对高的检测率和相对低的虚警率的基础上提高入侵检测系统(IDS)的处理速度。为缩小整体数据量达到加快处理速度的目的,首先利用DT对数据初步判别。将DT判别为入侵的数据,存入临时训练样本集以再训练优化DT以及DNN,而DT判别为正常的数据,删除所添加正常标签后用PCA降低数据维度并送入DNN进行二次判别以得出最终结果。DT使用浅层结构以防止过多正常数据被判定为入侵数据,导致后续DNN二次处理时不能有效提高整体准确率。DNN采用简化神经网络计算过程的ReLU激活函数以及收敛速度更快的adam优化算法以加快数据处理速度。经过在NSL-KDD数据集上的二分类及五分类实验验证,相比于其他的应用深度学习的入侵检测方法,所提出模型能够在实现相对高的检测率的同时具有更加迅速的检测速度,有效解决了入侵检测的实时性问题。 展开更多
关键词 决策树(DT) 主成分分析(PCA) 深度神经网络(DNN) 入侵检测
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