期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到7篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于Light-GBM算法的地震动显著持时预测模型 被引量：1
1
作者 崔铭钊 公茂盛 +3 位作者 左占宣 赵一男 贾佳 张孔 《振动与冲击》 北大核心 2025年第16期185-192,共8页
地震动持时对地震结构反应有显著影响,因此对考虑持时效应的工程结构抗震设计和区域地震危险性分析具有重要意义。该研究提出了一种基于轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,Light-GBM)算法的地震动显著持时预测模型,基于... 地震动持时对地震结构反应有显著影响,因此对考虑持时效应的工程结构抗震设计和区域地震危险性分析具有重要意义。该研究提出了一种基于轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,Light-GBM)算法的地震动显著持时预测模型,基于NGA-West2数据库,筛选了其中15541条地震动记录并计算其显著持时,随后通过特征重要性筛选输入参数并利用贝叶斯优化方法调整模型超参数,最终构建了地震动显著持时的预测模型,并与其他传统模型和深度学习模型对比,从而对模型的准确性和鲁棒性进行验证。结果表明,所建立的地震动显著持时预测模型具有良好预测性能、极高的计算效率和通用性,结果可供地震动持时预测及地震危险性分析等工作参考。 展开更多
关键词 地震动持时 预测模型 轻量级梯度提升机(light-gbm)算法 显著持时 机器学习
在线阅读 下载PDF
基于RF-Light GBM的分组密码算法识别方案
2
作者 董秀则 杨鸿刚 +1 位作者 胡一凡 于庚辰 《北京电子科技学院学报》 2025年第2期1-10,共10页
密码算法的识别在密码分析领域中具有重要意义。目前主流分组密码算法识别方案中密文特征提取普遍基于随机性检测标准。为解决短样本识别需求以及进一步提高识别准确率,本研究提出了一种基于RF-Light GBM的分组密码体制识别方案。首先通... 密码算法的识别在密码分析领域中具有重要意义。目前主流分组密码算法识别方案中密文特征提取普遍基于随机性检测标准。为解决短样本识别需求以及进一步提高识别准确率,本研究提出了一种基于RF-Light GBM的分组密码体制识别方案。首先通过GM/T 0005-2021随机性检测标准提取密文特征,其次利用随机森林算法对高维的数据进行重要性排序和筛选,然后利用特征向量训练Light GBM算法模型构建密码算法识别分类器进行识别。实现了短样本环境下高效识别未知密文的识别需求。在两两识别实验中,与现有研究相比本方案准确率整体提升约12%;多分类实验显示准确率均在73%以上,验证了本方案在分组密码算法识别中的有效性和优势,为未来在更复杂的加密模式下进行密码算法识别提供了参考。 展开更多
关键词 分组密码 机器学习 随机性检测 密码算法识别 light gbm
在线阅读 下载PDF
基于CEEMDAN-VMD-TCN-lightGBM模型的水质预测研究 被引量：6
3
作者 项新建 张颖超 +3 位作者 许宏辉 厉阳 王世乾 郑永平 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第3期86-95,共10页
针对目前水质预测模型中因为数据本身的复杂性、在信号处理过程中存在的噪声干扰以及分解深度不够导致单一分解难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解的水质预测模型。该模型采用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEE... 针对目前水质预测模型中因为数据本身的复杂性、在信号处理过程中存在的噪声干扰以及分解深度不够导致单一分解难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解的水质预测模型。该模型采用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始数据进行分解,再利用变分模态分解(VMD)对熵值最高的模态分量进行二次分解,最终将处理后的时间序列输入到TCN-lightGBM多特征预测模型中。同时,采用麻雀算法(SSA)对预测模型进行优化。以山东省玉符河水质为例,本模型的均方根误差(RMSE)是0.1053,平均绝对误差(MAE)是0.0815,决定系数(R2)是0.9471,与GRU、LSTM、LightGBM、TCN等当下较为流行的模型的预测指标进行比较。结果显示,在R2上本模型提升了53.04%、70.41%、66.07%、65.20%等,在RMSE上减少了62.76%、65.50%、64.93%、64.80%等,在MAE上降低了62.76%、66.24%、63.80%、65.24%等。由此可知,基于CEEMDAN-VMD-TCN-lightGBM的模型具有更好的预测性能、泛化能力和捕捉信号非线性特征的能力。 展开更多
关键词 二次分解 TCN lightgbm 多特征预测 水质预测 麻雀算法
在线阅读 下载PDF
基于Light GBM与组合赋权的库存电表资产精益化管理
4
作者 杨玉 侯星晨 宋亚珍 《计算机时代》 2022年第1期64-67,共4页
为提高电能表库存资产管理水平,以某公司各县级库房为例,分析库房管理风险和资产账实风险。使用Light GBM算法建立异常资产识别模型,能在电能表计量数据中准确识别出异常的电表资产,准确度达91%,查全率为72%。构建库房风险评价指标体系... 为提高电能表库存资产管理水平,以某公司各县级库房为例,分析库房管理风险和资产账实风险。使用Light GBM算法建立异常资产识别模型,能在电能表计量数据中准确识别出异常的电表资产,准确度达91%,查全率为72%。构建库房风险评价指标体系,使用组合赋权评价库房管理风险,评价结果与预期一致。该方法可支撑库房资产盘点和库房管理绩效考核,提升库存管理的智能化程度。 展开更多
关键词 电能表 库存资产 light gbm算法 组合赋权
在线阅读 下载PDF
基于近红外技术的道路线形认知实验研究
5
作者 赵微 陈雨人 《交通与运输》 2025年第1期72-75,共4页
为深入了解驾驶人在驾驶过程中对于道路线形的认知活动,通过功能性近红外光谱技术观测驾驶人前额叶皮层中氧合血红蛋白浓度变化开展自然驾驶实验研究:通过移动平均滤波器对前额叶皮层区域的4个通道信号进行滤波平滑处理;选择CatMull-Ro... 为深入了解驾驶人在驾驶过程中对于道路线形的认知活动,通过功能性近红外光谱技术观测驾驶人前额叶皮层中氧合血红蛋白浓度变化开展自然驾驶实验研究:通过移动平均滤波器对前额叶皮层区域的4个通道信号进行滤波平滑处理;选择CatMull-Rom三次样条曲线对视觉车道形态进行拟合并划分视觉车道区域,选取不同视野景深范围的曲线长度和视觉速度作为视觉车道线形特征,并进一步通过LightGBM算法进行数据建模。模型预测结果表明,左右两侧的道路近景曲线长度和左侧道路中景曲线长度对通道区域附近的驾驶人前额叶皮层中氧合血红蛋白浓度的影响较大,是影响驾驶人认知活动与执行功能最重要的道路线形特征。 展开更多
关键词 驾驶人认知 近红外光谱技术 样条曲线拟合 lightgbm算法 道路安全
在线阅读 下载PDF
基于用户行为和智能算法的烟草精准营销系统设计
6
作者 刘海涛 《国外电子测量技术》 2026年第2期241-246,共6页
为提高烟草精准营销的准确性,提出一种基于用户行为与智能算法的烟草精准营销系统。该系统采用数据层、业务逻辑层、表示层及数据库4层结构,主要划分为功能管理、购销数据管理、精准营销3大核心模块,其中重点对精准营销模块进行了深化... 为提高烟草精准营销的准确性,提出一种基于用户行为与智能算法的烟草精准营销系统。该系统采用数据层、业务逻辑层、表示层及数据库4层结构,主要划分为功能管理、购销数据管理、精准营销3大核心模块,其中重点对精准营销模块进行了深化设计。在算法层面,系统以基于用户的协同过滤推荐算法为基础,通过引入差分进化算法改进的K-means算法以优化用户相似度计算,并引入LightGBM模型预测用户感兴趣偏好,从而构建出一套高效的基于用户行为和智能算法的推荐方法。仿真结果表明,所提方法的精确率、召回率和F 1值分别为98.47%、97.98%、98.09%;同时,所构建的烟草精准营销系统各功能模块完善,可高效实现用户管理、烟草营销数据管理和烟草精准营销等核心功能。改系统显著提高了烟草精准营销的准确性,为实现烟草供需的精准匹配及提高烟草市场运作效率提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 用户行为 协同过滤推荐 差分进化算法 K-means算法 lightgbm模型
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部