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基于DBSCAN和改进ConvLSTM的空间负荷预测方法
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作者 肖白 孙旭 +4 位作者 张大弛 辛昊阔 姚狄 孔译辉 张晓华 《电力自动化设备》 北大核心 2026年第2期169-175,共7页
Ⅰ类元胞的形状和大小会随着电网的发展而改变,给空间负荷预测带来不利影响,且现有预测模型未充分挖掘不同空间分布的Ⅱ类元胞之间潜在的相互作用关系。为此,提出一种利用基于密度的带有噪声的空间聚类(DBSCAN)算法和改进的卷积长短时... Ⅰ类元胞的形状和大小会随着电网的发展而改变,给空间负荷预测带来不利影响,且现有预测模型未充分挖掘不同空间分布的Ⅱ类元胞之间潜在的相互作用关系。为此,提出一种利用基于密度的带有噪声的空间聚类(DBSCAN)算法和改进的卷积长短时记忆神经网络(ConvLSTM)进行空间负荷预测的方法。通过DBSCAN分析历史Ⅰ类元胞负荷的异常数据特征,将密度较低且相对孤立作为数据集中异常值的剔除准则;在确定Ⅰ类元胞负荷的合理最大值后,利用网格化技术计算Ⅱ类元胞负荷的准实测值;改进ConvLSTM并构建空间负荷预测模型,该模型通过卷积操作改进门控机制层,选用能保留负荷数据特征的激活函数改进状态更新层,并选用强化学习过程的激活函数改进数据输出层;训练确定模型参数并实现SLF。算例分析验证了所提方法在实际应用中的有效性。 展开更多
关键词 空间负荷预测 dbscan ConvLSTM 时空预测 元胞 地理信息系统
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基于地面拟合与DBSCAN聚类的激光点云去噪算法研究
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作者 吴纪刚 周星宇 李鹏 《汽车技术》 北大核心 2026年第2期48-55,共8页
针对传统激光雷达难以精准滤除扬水扬尘、高反膨胀串扰噪点,且大尺度离群点滤除效果不佳等问题,提出一种基于地面拟合与基于密度的空间聚类(DBSCAN)的激光点云去噪算法。结合地面点云分割、改进的DBSCAN以及三维边界框估计方法获得噪点... 针对传统激光雷达难以精准滤除扬水扬尘、高反膨胀串扰噪点,且大尺度离群点滤除效果不佳等问题,提出一种基于地面拟合与基于密度的空间聚类(DBSCAN)的激光点云去噪算法。结合地面点云分割、改进的DBSCAN以及三维边界框估计方法获得噪点的初始位置信息,利用噪点的几何特征与物理特征标记并滤除噪点。试验结果表明:扬尘扬水场景中,去噪后的倒角距离(CD)从0.037 4 m降至0.019 8 m,点到网格(P2M)距离从0.158 m降至0.088 m,点云整体几何偏差显著减小且与真实表面拟合度提升;针对复杂点云数据的处理任务,相较于传统DBSCAN算法,优化后的DBSCAN聚类时间开销仅为6 ms,计算效率约提升77.8%,有效解决了传统激光雷达点云去噪算法在大尺度下离群点滤除效果不佳的问题。 展开更多
关键词 三维边界框估计 点云去噪 地面点云分割 dbscan 聚类
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基于DBSCAN聚类的速度谱自动拾取技术
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作者 郭清华 杨祥森 +2 位作者 亢永敢 杨子兴 王朝阳 《地震工程学报》 北大核心 2026年第3期712-720,共9页
为解决速度谱人工拾取效率低和现有自动拾取算法可靠性不足的问题,提出采用基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法进行速度谱自动拾取。首先,利用DBSCAN算法从速度谱中识别和分离能量团,并从中提取每个能量团的最大能量点作为拾取点。然后,使... 为解决速度谱人工拾取效率低和现有自动拾取算法可靠性不足的问题,提出采用基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法进行速度谱自动拾取。首先,利用DBSCAN算法从速度谱中识别和分离能量团,并从中提取每个能量团的最大能量点作为拾取点。然后,使用三种优化方法,提高最终拾取点的精度\,合理性以及计算效率:(1)基于参考速度趋势线优选拾取区域,减少拾取范围、剔除离群拾取点;(2)根据地质地震规律,对道集内的反转异常点进行剔除或拾取点补充,提升拾取点的可靠性;(3)融合邻域道集的拾取信息进行拾取点微调,避免横向速度突变,提高速度模型合理性。经过模型数据和实际工区测试验证,该方法拾取结果与人工拾取基本一致,能满足地震数据处理的生产需求,为速度建模提供了一种有效的速度谱自动拾取方案。 展开更多
关键词 dbscan 自动拾取 速度分析 能量团分离
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融合改进DBSCAN与NSGA-Ⅲ的380 V站用电系统光储协同控制
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作者 张乐霏 《电气应用》 2026年第1期11-21,共11页
针对光伏接入变电站380 V站用交流电源系统时因负荷随机性、低光伏消纳率及电压失稳引发的协同控制难题,提出一种融合改进DBSCAN动态场景聚类与NSGA-Ⅲ多目标优化的光储协同控制策略。构建涵盖负荷突变率、气象关联度及检修事件标记的... 针对光伏接入变电站380 V站用交流电源系统时因负荷随机性、低光伏消纳率及电压失稳引发的协同控制难题,提出一种融合改进DBSCAN动态场景聚类与NSGA-Ⅲ多目标优化的光储协同控制策略。构建涵盖负荷突变率、气象关联度及检修事件标记的多维动态特征体系,结合混合距离度量与参数自适应改进DBSCAN算法,场景识别准确率提升31.6%。设计分层时间尺度架构,建立以电压合格率与关键负荷供电可用率为核心的可靠性优化模型,嵌入修正的光伏利用率(含储能消纳)及负荷削减量经济性目标。基于某220 kV变电站实际数据验证可知,光伏消纳率提升至95.2%,电压合格率达99.6%,关键负荷供电可用率100%,站用变负荷削减量41.2%。研究成果为变电站低碳化改造提供动态场景适配与多目标协同优化理论支撑。 展开更多
关键词 变电站站用电系统 改进dbscan NSGA-Ⅲ 光储协同控制 动态场景聚类 多目标优化
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基于K-Means和DBSCAN聚类的电子信号侦察数据提取应用研究
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作者 黄友 周昀政 《微型计算机》 2026年第6期118-120,共3页
在复杂数据提取计算领域,K-Means和DBSCAN聚类方法具有低消耗、高效率等特点,尤其是在背景信号数据复杂的情况下,通常能快速有效地获取目标数据的区间,并通过精确的特征分析,求出目标数据的最佳值。文章设计结合了K-Means快速聚类和DBS... 在复杂数据提取计算领域,K-Means和DBSCAN聚类方法具有低消耗、高效率等特点,尤其是在背景信号数据复杂的情况下,通常能快速有效地获取目标数据的区间,并通过精确的特征分析,求出目标数据的最佳值。文章设计结合了K-Means快速聚类和DBSCAN高密度聚类平均的特点,首先对具有代表性的真实复杂电子信号进行提取分析,随后调整聚类分析层级参数,最后对在复杂电磁环境中实采的数据进行聚类分析,结果表明,提取的目标数据种类准确率达100%,参数误差小于0.05,数据误差在精度范围内,满足系统的设计需求。 展开更多
关键词 K-MEANS dbscan 聚类 参数提取
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基于改进DBSCAN算法和STM32单片机的智能拐杖设计
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作者 周荧 刘叶丹 雷皓 《科技与创新》 2026年第4期27-30,34,共5页
为应对老年人在日常生活中跌倒后无法及时获得救助的问题,研发了一款具备自动报警功能的智能拐杖,旨在提升老年人在多种环境与状态下跌倒报警的准确性。该拐杖设计融合改进的基于密度的空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering o... 为应对老年人在日常生活中跌倒后无法及时获得救助的问题,研发了一款具备自动报警功能的智能拐杖,旨在提升老年人在多种环境与状态下跌倒报警的准确性。该拐杖设计融合改进的基于密度的空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)与STM32单片机技术,采用心率血氧传感器、陀螺仪、压力传感器等多个模块监测老年人行走状态,获取心率血氧、拐杖倾斜角度、加速度及压力数据。提出高斯混合模型-共享最近邻-基于密度的空间聚类算法(GMM-SNN-DBSCAN),通过共享最近邻算法(Shared Nearest Neighbour,SNN)与高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)改进DBSCAN算法,解决其聚类不准确的问题,提高老年人摔倒报警准确率,为老年人提供全面安全保障。相较于现有技术,该智能拐杖显著提升了判断精度。 展开更多
关键词 dbscan算法 STM32单片机 智能拐杖 自动报警
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基于DBSCAN算法识别无线网络质差区域的方法
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作者 史博 李新贤 +2 位作者 李鸿运 吴锐康 李向良 《广东通信技术》 2026年第1期43-46,60,共5页
提出一种基于DBSCAN算法识别无线网络质差区域的方法。该方法先采集弱覆盖MDT栅格数据、弱覆盖楼宇等数据源,进行清洗处理,统一表头、数字格式和单位,补齐缺失字段并剔除冗余数据,还区分高大与低小楼宇。随后利用DBSCAN算法聚类,形成相... 提出一种基于DBSCAN算法识别无线网络质差区域的方法。该方法先采集弱覆盖MDT栅格数据、弱覆盖楼宇等数据源,进行清洗处理,统一表头、数字格式和单位,补齐缺失字段并剔除冗余数据,还区分高大与低小楼宇。随后利用DBSCAN算法聚类,形成相应清单并匹配区域图层,再用凸包技术绘制聚类边框,计算相关指标,同时进行缺数自适应计算。此方法能精准定位弱覆盖区域、优化资源分配、提高运营效率等,已实际应用,可广泛推广。 展开更多
关键词 dbscan 网络质量分析 问题聚类
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基于信号时间差和DBSCAN的水电机组转子匝间短路故障检测
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作者 吴政 冯立行 周兴发 《电器工业》 2026年第2期85-89,101,共6页
水电机组故障信号容易被噪声淹没,增加了故障检测的难度。为此,本文结合信号时间差与DBSCAN算法,提出一种水电机组转子匝间短路故障检测方法。首先,基于转子信号时间差测量,采集水电机组转子匝间故障数据;其次,应用DBSCAN算法对采集到... 水电机组故障信号容易被噪声淹没,增加了故障检测的难度。为此,本文结合信号时间差与DBSCAN算法,提出一种水电机组转子匝间短路故障检测方法。首先,基于转子信号时间差测量,采集水电机组转子匝间故障数据;其次,应用DBSCAN算法对采集到的水电机组转子匝间短路故障完成聚类;最后,通过Hilbert变换转子匝间短路故障信号分量进行处理,并以能量熵理论为依据,实现水电机组转子匝间短路故障检测。实验测试结果证明:研究方法对不同类型的水电机组转子匝间短路故障具有良好的聚类效果,且对短路电流的检测精度较高。 展开更多
关键词 信号时间差 dbscan 水电机组转子 匝间短路故障 检测方法
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基于DBSCAN算法的油气腐蚀管道风险评价
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作者 崔长军 周雪峰 +1 位作者 王世伟 王验军 《石油工程建设》 2026年第1期50-55,共6页
管道腐蚀风险评估是保障油气管道安全运行的重要措施,传统方法存在局部缺陷评估效率低、多指标权重分配主观等问题。基于密度聚类算法对管道腐蚀速率和里程数据进行智能化分段,计算各管段概率分布模型95%分位数对应的腐蚀速率,并将其作... 管道腐蚀风险评估是保障油气管道安全运行的重要措施,传统方法存在局部缺陷评估效率低、多指标权重分配主观等问题。基于密度聚类算法对管道腐蚀速率和里程数据进行智能化分段,计算各管段概率分布模型95%分位数对应的腐蚀速率,并将其作为维修点数量估算的基准,再结合客观权重法融合多项指标获取不同管段的风险状态,该算法可提升评估效率与准确性。结果表明,当邻域半径为4和最小样本数为6时,可将122.5 km的管道划分为65个腐蚀特性相似的管段;95%分位数腐蚀速率方法下5年内的维修点数量为5732个,与全线最大速率法相比,维修点减少了41%,既覆盖了高风险缺陷,又避免了过度维护,符合现场实际需求;综合评价后,低、中、高和极高风险管段的占比分别为16.9%、40.0%、24.6%和18.5%,可实现管道的分级分类管理。评价方法和研究成果可为油气管道检维修策略的制定提供科学依据。 展开更多
关键词 密度聚类算法 客观权重法 风险评价 管道腐蚀 腐蚀速率
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基于DBSCAN-LERP-LSTM的桥梁静力水准垂直位移监测异常值检测与分析 被引量:1
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作者 潘国兵 虞洪兵 +2 位作者 宿林 张顺涛 吴畏 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期25-32,共8页
针对桥梁沉降数据受环境变化和传感器故障影响而产生噪声的问题,提出了一种基于DBSCAN-LERP-LSTM的分析方法,以提高数据可靠性和分析准确性。以某高速公路斜拉桥2021—2023年的静力水准仪监测数据为例,先用DBSCAN算法,邻域半径ε为40,... 针对桥梁沉降数据受环境变化和传感器故障影响而产生噪声的问题,提出了一种基于DBSCAN-LERP-LSTM的分析方法,以提高数据可靠性和分析准确性。以某高速公路斜拉桥2021—2023年的静力水准仪监测数据为例,先用DBSCAN算法,邻域半径ε为40,领域内最少点数M为20,剔除9.8%异常值并线性插值填补缺失值,再通过时间序列分解发现2022年底沉降值约-0.4 mm,最后构建LSTM模型并用PSO、SSA、ACO的3种方法优化参数。结果表明:PSO-LSTM模型最优,均方根误差(R MSE)为0.419,平均绝对误差(M AE)为0.337,平均绝对百分比误差(M APE)为0.142%,为静力水准仪监测系统提供了有效的数据处理流程,对桥梁长期安全运营意义重大。 展开更多
关键词 桥梁工程 桥梁健康监测 dbscan模型 LSTM模型 参数优化
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DBSCAN-SMOTEENN-RF联合算法及在三维地质建模中的应用
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作者 王桂林 陈晓玲 +1 位作者 岳佳豪 廖明勇 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第3期19-26,共8页
三维地质模型可以有效表征地下地层分布和地质构造,但受限于工程钻孔数据的稀疏性、不规则性、不平衡性,单一的机器学习方法在地质建模中往往难以达到理想精度。针对工程钻孔数据的特性,该文提出一种基于DBSCAN-SMOTEENN-RF联合算法改... 三维地质模型可以有效表征地下地层分布和地质构造,但受限于工程钻孔数据的稀疏性、不规则性、不平衡性,单一的机器学习方法在地质建模中往往难以达到理想精度。针对工程钻孔数据的特性,该文提出一种基于DBSCAN-SMOTEENN-RF联合算法改进的机器学习三维建模方法。首先根据地质资料调整算法参数以优化数据,进而创建研究区栅格单元地质属性模型,并与单一随机森林(RF)模型进行预测对比,最后进行不同数据处理方法的建模结果分析。实证结果表明,DBSCAN-SMOTEENN-RF联合算法能有效消除数据不平衡现象并提升建模效果,在数据量有限或质量不均的情况下,与单一RF模型在三维地质建模中的精度相比,该算法准确率、召回率、F 1值和精确率分别提高8.38%、11.40%、10.12%、7.37%;在栅格单元地质属性模型的地层分布展示上,DBSCAN-SMOTEENN-RF模型的预测结果更符合勘察的地质情况。 展开更多
关键词 三维地质建模 机器学习 dbscan SMOTEENN 随机森林
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联合CSF和DBSCAN的多波束点云水下管线分割方法研究
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作者 沈蔚 杨朝禹 +2 位作者 杨智松 冷佳昕 王梓程 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期24-28,共5页
针对当前水下管线人工识别探测效率低、成本高的问题,利用多波束水深点云,提出一种结合CSF滤波与DBSCAN聚类分割的水下管线自动识别与分割方法。该方法通过CSF滤波将多波束点云分割为水下地形点和管线点,并结合DBSCAN聚类算法进一步过... 针对当前水下管线人工识别探测效率低、成本高的问题,利用多波束水深点云,提出一种结合CSF滤波与DBSCAN聚类分割的水下管线自动识别与分割方法。该方法通过CSF滤波将多波束点云分割为水下地形点和管线点,并结合DBSCAN聚类算法进一步过滤误差点,以获得准确的管线点云。两个实验结果表明,该方法能够准确识别水下管道的三维形态,提取其长度、口径等参数,可以较好的识别水下电缆裸露长度以及走向。同时方法操作简单、易于运用,分割精度高,可大范围应用到水下管线裸露探测与量化评估,为水下管线的管理和保护提供技术方法支持。 展开更多
关键词 管线分割 滤波 布料模拟滤波 dbscan聚类 多波束点云
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融合RANSAC的改进DBSCAN算法提取钢拱桥拱肋线形
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作者 潘国兵 赵雪妍 +2 位作者 吴畏 金晓东 虞洪兵 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期9148-9157,共10页
钢拱桥的线形监测是桥梁健康监测系统的重要组成部分。运用三维激光扫描技术,融合随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对传统的具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noi... 钢拱桥的线形监测是桥梁健康监测系统的重要组成部分。运用三维激光扫描技术,融合随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对传统的具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法进行改进,对钢拱桥拱肋线形进行提取。三维激光点云数据具有全面性和细节体现的优势,能够完整地呈现桥梁结构的形状和变形信息,融合RANSAC的改进DBSCAN算法根据钢拱桥结构特征对聚类结果进行约束,能够很好地实现删除离散点及桥面、横撑、横联和腹杆部分的点云这一目的。根据融合RANSAC的改进DBSCAN算法提取出的点云进行关键点拟合,与人工提取结果进行对比,拱肋关键点提取误差均在毫米级,最大误差为9.2 mm,最小误差为0.1 mm,此提取方法能够更加准确有效地完成钢拱桥线形提取,使线形提取精度达到毫米级,大大降低了人力成本和时间成本,对钢拱桥的复杂结构有更好的鲁棒性,能很好地适应实际生产需求。 展开更多
关键词 三维激光 线形监测 RANSAC算法 改进dbscan算法
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基于LOF-DBSCAN与优化XGBoost的风电机组异常状态预警
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作者 马良玉 段晓冲 +1 位作者 胡景琛 黄日灏 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期105-112,共8页
针对风电机组长期处于恶劣环境导致故障频发问题,提出了一种局部离群因子(LOF)与基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)结合的异常数据清洗和基于优化极端梯度提升(XGBoost)算法的异常工况预警方法。首先采用LOF算法结合DBSCAN算法对风电机组... 针对风电机组长期处于恶劣环境导致故障频发问题,提出了一种局部离群因子(LOF)与基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)结合的异常数据清洗和基于优化极端梯度提升(XGBoost)算法的异常工况预警方法。首先采用LOF算法结合DBSCAN算法对风电机组状态监控与数据采集系统(SCADA)中的异常数据进行预处理。之后根据机理分析选取模型输入输出参数,基于Optuna框架自动优化XGBoost算法的超参数建立风电机组正常运行工况预测模型。在此基础上,利用时移滑动窗口方法计算风电机组有功功率和发电机转速的平均绝对误差(MAE)并作为状态识别指标,结合统计学中的区间估计法确定指标预警阈值。最后应用某风场的真实历史故障数据进行实验,结果表明所提方法可以对风电机组的异常工况进行及时正确的预警。 展开更多
关键词 风电机组 LOF dbscan Optuna XGBoost 异常工况预警
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基于DBSCAN与B样条曲线的Informed RRT*路径规划方法
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作者 王维强 黄婷婷 《计算技术与自动化》 2025年第4期1-6,共6页
智能车辆在多障碍物非结构化场景中,传统Informed RRT*算法存在计算效率低、路径平滑性差的问题。为此,提出了一种基于密度聚类算法与三次B样条的Informed RRT*路径规划方法。首先,设计基于DBSCAN算法的障碍物聚类方法,简化多障碍物非... 智能车辆在多障碍物非结构化场景中,传统Informed RRT*算法存在计算效率低、路径平滑性差的问题。为此,提出了一种基于密度聚类算法与三次B样条的Informed RRT*路径规划方法。首先,设计基于DBSCAN算法的障碍物聚类方法,简化多障碍物非结构化场景。然后,提出基于三次B样条的平顺性方法,使生成的路径平均曲率降低,路径平滑点增加。最后,基于MATLAB进行仿真,搜索出一条更平滑的路径。结果表明,在多障碍物非结构化场景中,本文提出的改进Informed RRT*算法相对传统算法效率提高了28.54%,路径最大曲率由0.14优化到0.12,取得显著效果。 展开更多
关键词 dbscan 路径规划 Informed RRT* B样条曲线 路径平滑
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基于DBSCAN聚类的CCUS管网布局优化方法
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作者 赵东亚 黄启展 +3 位作者 邢玉鹏 章旎 于徽 许保珅 《新疆石油天然气》 2025年第3期50-60,共11页
为减少CO_(2)排放,减缓气候变化,碳捕集、利用和封存(CCUS)技术受到了广泛关注。由于项目投资较大且不易变更,CCUS技术的推广和应用受到了极大限制。目前系统化的源汇匹配已成为研究重点,科学、有效的源汇匹配可优化管网设计,降低CCUS... 为减少CO_(2)排放,减缓气候变化,碳捕集、利用和封存(CCUS)技术受到了广泛关注。由于项目投资较大且不易变更,CCUS技术的推广和应用受到了极大限制。目前系统化的源汇匹配已成为研究重点,科学、有效的源汇匹配可优化管网设计,降低CCUS全流程成本。提出了一种基于密度的具有噪声的聚类算法(DBSCAN)优化CCUS管网布局,为CCUS管网设计提供解决方案。首先应用DBSCAN算法对源和汇进行聚类处理;然后在充分考虑源汇性质、各环节成本等因素基础上,基于最小支撑树法构建CCUS源汇匹配模型,得到CCUS源汇匹配理论方案;最后针对多源共汇导致的管网冗余问题,应用改进的节约里程法优化CCUS源汇匹配方案。以假定规划区为例开展研究,结果表明所提模型不仅能够降低CCUS部署成本,还能大幅缩短运输距离。相较于传统方案,部署总成本由1.3×10^(7)万元降至9.8×10^(6)万元,降幅约为24.6%;运输距离由4075 km减少至1008 km,降幅达75.3%。研究验证了所提方法在复杂CCUS场景中的适应性与经济性,为CCUS系统规划提供了可行的优化路径和理论参考。 展开更多
关键词 源汇匹配 CCUS 最小支撑树法 改进的节约里程法 dbscan聚类
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基于MF-BSMOTE-DBSCAN与BKA-SVM的煤与瓦斯突出预测模型研究
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作者 郑晓亮 张玉婷 《安阳工学院学报》 2025年第2期29-34,52,共7页
为了提高煤与瓦斯突出预测的准确度,挖掘非事故数据中潜在的危险数据,提出了一种基于无监督(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)的数据挖掘方法以及黑翅鸢算法(Black-winged Kite Algorithm,BKA)优... 为了提高煤与瓦斯突出预测的准确度,挖掘非事故数据中潜在的危险数据,提出了一种基于无监督(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)的数据挖掘方法以及黑翅鸢算法(Black-winged Kite Algorithm,BKA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的预测模型。首先,利用随机森林填补(Missfrest,MF)补全了22组事故数据,并通过过采样(Borderline SMOTE)扩充了199组事故数据;其次,运用DBSCAN挖掘出了潜在非事故数据中的26组危险数据;最后,构建了BKA-SVM煤与瓦斯突出预测模型,并与其他模型进行了对比。结果表明,将危险数据样本识别成事故数据样本的预测准确率均超过了80%,BKA-SVM模型预测准确率更高,且较算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)优化后SVM寻优速度更快。该研究结果可为煤与瓦斯突出预测研究提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出预测 挖掘危险数据 dbscan 黑翅鸢算法 算术优化算法 支持向量机
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基于改进DBSCAN聚类的激光雷达点云数据算法研究 被引量:2
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作者 孙浩然 杨家富 +1 位作者 王子洋 周梦飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第2期301-308,共8页
针对激光雷达采集到的原始三维点云数据量大导致无人车在障碍物检测过程中实时性差和准确率低的情况,提出了一种改进的密度噪声空间聚类(DBSCAN)算法。通过采用统计异常值去除(StatisticsOutlierRemoval)与体素网格(VoxelGrid)相结合的... 针对激光雷达采集到的原始三维点云数据量大导致无人车在障碍物检测过程中实时性差和准确率低的情况,提出了一种改进的密度噪声空间聚类(DBSCAN)算法。通过采用统计异常值去除(StatisticsOutlierRemoval)与体素网格(VoxelGrid)相结合的混合滤波算法对原始点云进行预处理,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法对滤波后的点云进行地面分割以获取非地面点云,在传统DBSCAN算法中引入KD-tree,并将传统的欧氏距离聚类准则改进为标准化欧氏距离准则。改进后的DBSCAN算法在单帧点云数据的时效性方面得到提升,聚类效果准确可靠。 展开更多
关键词 无人车 激光雷达 点云处理 dbscan聚类
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基于PSPNet和DBSCAN的浒苔遥感影像快速解译方法设计 被引量:1
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作者 王元新 吕新荣 任鹏 《遥测遥控》 2025年第2期100-108,共9页
黄海海域浒苔每年的大规模爆发给海洋环境带来了严重危害,采用遥感技术对其进行监测是当前应对浒苔灾害的最有效预警方法。遥感影像中,浒苔多为离散小目标且形状不规则,传统解译算法存在解译精度与效率不高的问题。针对该问题,本文基于P... 黄海海域浒苔每年的大规模爆发给海洋环境带来了严重危害,采用遥感技术对其进行监测是当前应对浒苔灾害的最有效预警方法。遥感影像中,浒苔多为离散小目标且形状不规则,传统解译算法存在解译精度与效率不高的问题。针对该问题,本文基于PSPNet(金字塔场景解析网络)网络,嵌入DAM(密集注意力模块)注意力机制模块增强网络对遥感影像中浒苔区域的关注度实现了高精度浒苔检测,然后采用DBSCAN(基于密度的带有噪声的应用空间聚类算法)聚类算法绘制浒苔区域轮廓,给出了浒苔解译结果。MODIS(中分辨率成像光谱仪)浒苔遥感影像的实验结果表明:PSPNet+DAM模型能够实现高精度和高效率的浒苔检测;DBSCAN聚类方法能快速地生成浒苔遥感影像解译图,两者的结合可为浒苔灾害的预警和处置提供技术支持。 展开更多
关键词 浒苔检测 PSPNet dbscan DAM 快速解译
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基于自适应DBSCAN-LOF的污水处理过程数据清洗方法 被引量:1
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作者 侯登云 南新元 李海龙 《东北师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期47-55,共9页
针对污水处理过程数据质量差、存在缺失和异常值的问题,本文提出了一种基于自适应密度聚类和局部异常因子算法相结合的数据清洗方法.首先,基于自适应密度聚类(DBSCAN)确定数据的基本分布;其次,使用局部异常因子(LOF)算法剔除异常聚类和... 针对污水处理过程数据质量差、存在缺失和异常值的问题,本文提出了一种基于自适应密度聚类和局部异常因子算法相结合的数据清洗方法.首先,基于自适应密度聚类(DBSCAN)确定数据的基本分布;其次,使用局部异常因子(LOF)算法剔除异常聚类和噪点;最后,用随机森林算法填补空缺值保证数据的完整性.结果表明,自适应DBSCAN-LOF算法提高了污水数据的质量,实现了污水处理过程数据的清洗. 展开更多
关键词 污水处理 数据清洗 自适应dbscan-LOF 随机森林
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