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An Optimisation Strategy for Electric Vehicle Charging Station Layout Incorporating Mini Batch K-Means and Simulated Annealing Algorithms
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作者 Haojie Yang Xiang Wen Peng Geng 《Journal on Artificial Intelligence》 2024年第1期283-300,共18页
To enhance the rationality of the layout of electric vehicle charging stations,meet the actual needs of users,and optimise the service range and coverage efficiency of charging stations,this paper proposes an optimisa... To enhance the rationality of the layout of electric vehicle charging stations,meet the actual needs of users,and optimise the service range and coverage efficiency of charging stations,this paper proposes an optimisation strategy for the layout of electric vehicle charging stations that integrates Mini Batch K-Means and simulated annealing algorithms.By constructing a circle-like service area model with the charging station as the centre and a certain distance as the radius,the maximum coverage of electric vehicle charging stations in the region and the influence of different regional environments on charging demand are considered.Based on the real data of electric vehicle charging stations in Nanjing,Jiangsu Province,this paper uses the model proposed in this paper to optimise the layout of charging stations in the study area.The results show that the optimisation strategy incorporating Mini Batch K-Means and simulated annealing algorithms outperforms the existing charging station layouts in terms of coverage and the number of stations served,and compared to the original charging station layouts,the optimised charging station layouts have flatter Lorentzian curves and are closer to the average distribution.The proposed optimisation strategy not only improves the service efficiency and user satisfaction of EV(Electric Vehicle)charging stations but also provides a reference for the layout optimisation of EV charging stations in other cities,which has important practical value and promotion potential. 展开更多
关键词 mini batch k-means simulated annealing algorithm electric vehicle charging stations layout optimisation
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WSN中基于Mini Batch K-Means与SVM的入侵检测方案 被引量:2
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作者 欧阳潇琴 王秋华 《软件导刊》 2020年第3期204-209,共6页
无线传感器网络通常部署在复杂的户外环境,易遭受各种攻击。多数入侵检测系统均采用数据挖掘算法对网络数据包进行分析,但在处理大样本集时,其效率明显降低。针对这一缺点,提出一种基于Mini Batch K-Means和SVM的入侵检测方案。该方案... 无线传感器网络通常部署在复杂的户外环境,易遭受各种攻击。多数入侵检测系统均采用数据挖掘算法对网络数据包进行分析,但在处理大样本集时,其效率明显降低。针对这一缺点,提出一种基于Mini Batch K-Means和SVM的入侵检测方案。该方案首先分别对正常行为特征库和异常行为特征库进行Mini Batch K-Means聚类,取得类中心作为各类的代表样本并赋予权值,将其传入SVM分类器作为训练数据,得到分类超平面,通过该超平面对待测样本作出判断。解决了如K-Means、KNN、SVM等传统数据挖掘算法在大数据样本集数据分析中面临的低效问题。仿真结果表明,该方案能快速准确地判断样本类别,其检测率达到98.7%。与K-Means、KNN和SVM相比,不仅达到了同样高的检测率,而且明显提高了入侵检测的时间效率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 入侵检测 mini batch k-means聚类算法 SVM算法
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基于聚类和RIME-LightGBM的光热电站太阳直接法向辐射预测
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作者 周灿 周育才 +5 位作者 谭艳祥 肖添 谢七月 申忠利 付强 秦缘恒 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第6期241-249,共9页
太阳直接法向辐射的间歇性与不确定性会影响光热电站电力输出的稳定性。针对该问题,提出一种基于聚类、霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)与优化轻梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的光热电站太阳... 太阳直接法向辐射的间歇性与不确定性会影响光热电站电力输出的稳定性。针对该问题,提出一种基于聚类、霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)与优化轻梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的光热电站太阳直接法向辐射预测模型。先通过皮尔逊相关系数筛选太阳直接法向辐射的强相关气象参数,并采用小批量K均值(mini batch K⁃means,MBK)聚类算法对历史气象数据进行分类;再利用RIME对LightGBM超参数寻优,建立不同类别历史气象数据的太阳直接法向辐射预测模型;然后,以预测日每小时与各聚类中心强相关气象参数数据的欧式距离为依据,选择相应预测模型,对太阳直接法向辐射进行预测;最后,采用美国加州某地光热电站2000—2019年的历史气象数据,对所提模型进行验证。研究结果表明:所提预测模型能较准确地预测太阳直接法向辐射的数值及变化趋势。 展开更多
关键词 光热发电 太阳直接法向辐射 小批量K均值聚类 轻梯度提升机 霜冰优化算法
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基于CCSS十年追踪调查的学生留言文本分析
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作者 刘哲 单剑锋 杨立军 《软件导刊》 2025年第9期34-40,共7页
通过调查问卷定期收集大学生的意见是高校提高办学质量的重要举措,问卷中的留言在很大程度上可以体现出学生的诉求、期待与评价。然而,学生留言往往是只言片语,存在词汇稀疏、语义特征匮乏等问题。为此,提出一种改进的Mini-Batch K-Mean... 通过调查问卷定期收集大学生的意见是高校提高办学质量的重要举措,问卷中的留言在很大程度上可以体现出学生的诉求、期待与评价。然而,学生留言往往是只言片语,存在词汇稀疏、语义特征匮乏等问题。为此,提出一种改进的Mini-Batch K-Means聚类算法,通过使用聚类方法将短文本按照相似度大小变换成长文本作为LDA模型的输入。改进算法每次迭代只使用部分数据,通过随机抽样来处理大规模数据集,在抽样样本批次内找出新的聚类中心,然后将该聚类中心更新到全局聚类中心中,有助于稳定聚类中心的更新,并提供更准确的聚类结果。实验结果表明,改进聚类方法所需运行时间可维持在10 s以内,模型平均PMI值最高提升了15.1%。文本分析结果显示,10年来,大学生在就业机会、专业、社会实践、课程、教育资源等方面表现出较为稳定的关注程度,个别年份突出关注宿舍等个性化问题。 展开更多
关键词 学生留言 mini-batch k-means聚类算法 主题模型 LDA TF-IDF
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基于去噪自编码器网络特征降维与改进小批优化K均值算法的海量用户用电行为聚类及分析 被引量:14
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作者 汪颖 杨维 +1 位作者 肖先勇 张姝 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期146-153,共8页
海量用户用电特性的挖掘与分析对实现电网与用户间的双向互动具有十分重要的意义。提出一种适用于海量用户用电行为聚类及分析的算法,以降低算法时间复杂度,提升海量用户负荷数据分析效率。提取用户用电行为特征,构建多层去噪自编码网络... 海量用户用电特性的挖掘与分析对实现电网与用户间的双向互动具有十分重要的意义。提出一种适用于海量用户用电行为聚类及分析的算法,以降低算法时间复杂度,提升海量用户负荷数据分析效率。提取用户用电行为特征,构建多层去噪自编码网络,实现多维特征的降维;利用小批优化K均值算法进行聚类分析,并对算法进行初始聚类质心优化与超参数优化的改进以提升算法收敛速度与效果,其中超参数优化利用基于高斯过程的贝叶斯优化算法进行;利用类间分离度和类内内聚度的相关指标对聚类效果进行评价;通过互信息筛选有效聚类特征,实现用户画像。算例结果表明,所提方法在特征优化、聚类效果与收敛速度上均有较好的表现。 展开更多
关键词 用电行为 特征降维 聚类分析 互信息 小批优化K均值算法 超参数优化 贝叶斯优化
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一种面向工控联网设备的层次聚类方法 被引量:4
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作者 曲海阔 张哲宇 +3 位作者 刘扬 孙军 王子博 王佰玲 《现代电子技术》 2022年第23期76-82,共7页
联网设备核查是工业控制系统安全巡检工作的首要任务,而其中设备层次识别对后续获取详细信息至关重要。针对工控系统内各层级联网设备因通信量不均衡而导致识别准确率低的问题,提出一种基于高斯混合模型的层次聚类方法。所提方法融入重... 联网设备核查是工业控制系统安全巡检工作的首要任务,而其中设备层次识别对后续获取详细信息至关重要。针对工控系统内各层级联网设备因通信量不均衡而导致识别准确率低的问题,提出一种基于高斯混合模型的层次聚类方法。所提方法融入重采样的分批处理思想,通过对聚类中心进行重新采样,解决经典K⁃means算法对初始值过度依赖而引起的聚类结果偏离问题;进一步考虑算法的计算资源和运行时效等性能因素,引入训练数据分批处理操作,在保证算法精度的同时,缩短收敛时间,降低内存占用,达到优化算法效率的目的。最终,在一套工控模拟环境的安全水处理数据集上,通过与三个经典的聚类算法进行比较,验证所提方法对工控联网设备层次识别的有效性、准确性和稳定性。 展开更多
关键词 联网设备 层次识别 统计特征 不均衡数据 高斯混合模型 聚类算法 重采样分批处理
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Optimized air-ground data fusion method for mine slope modeling
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作者 LIU Dan HUANG Man +4 位作者 TAO Zhigang HONG Chenjie WU Yuewei FAN En YANG Fei 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2024年第6期2130-2139,共10页
Refined 3D modeling of mine slopes is pivotal for precise prediction of geological hazards.Aiming at the inadequacy of existing single modeling methods in comprehensively representing the overall and localized charact... Refined 3D modeling of mine slopes is pivotal for precise prediction of geological hazards.Aiming at the inadequacy of existing single modeling methods in comprehensively representing the overall and localized characteristics of mining slopes,this study introduces a new method that fuses model data from Unmanned aerial vehicles(UAV)tilt photogrammetry and 3D laser scanning through a data alignment algorithm based on control points.First,the mini batch K-Medoids algorithm is utilized to cluster the point cloud data from ground 3D laser scanning.Then,the elbow rule is applied to determine the optimal cluster number(K0),and the feature points are extracted.Next,the nearest neighbor point algorithm is employed to match the feature points obtained from UAV tilt photogrammetry,and the internal point coordinates are adjusted through the distanceweighted average to construct a 3D model.Finally,by integrating an engineering case study,the K0 value is determined to be 8,with a matching accuracy between the two model datasets ranging from 0.0669 to 1.0373 mm.Therefore,compared with the modeling method utilizing K-medoids clustering algorithm,the new modeling method significantly enhances the computational efficiency,the accuracy of selecting the optimal number of feature points in 3D laser scanning,and the precision of the 3D model derived from UAV tilt photogrammetry.This method provides a research foundation for constructing mine slope model. 展开更多
关键词 Air-ground data fusion method mini batch K-Medoids algorithm Ebow rule Optimal cluster number 3D laser scanning UAV tilt photogrammetry
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