基于改进Adaboost-SVM的风机叶片覆冰检测

针对风力发电机叶片覆冰问题,提出一种改进Adaboost-SVM组合算法的风力发电机叶片覆冰检测方法。该方法使用Adaboost架构对一组差异化的SVM模型分类结果进行集成。通过改进集成策略,改善了Adaboost-SVM算法对不平衡数据集成速度慢、集成效果差的问题。该算法对风力发电机叶片覆冰故障检测的精确度达到92.12%,故障的查全率达到76.54%,具有很好的泛化性和实用价值。

基于LightGBM的LoRa室外指纹定位算法

随着智慧城市、智能工厂、绿色建筑的发展,低功耗物联网作为这类应用场景下最为重要的组网技术之一,对定位技术的需求也愈发迫切。一般的定位方式精度高但同时能耗大不适用于低功耗物联网。针对这个问题设计一种定位算法,以LoRa为基础,利用基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的室外指纹定位算法进行室外定位。通过实验结果验证,其平均定位精度达到了90 m左右,相比传统KNN和BP神经网络而言,定位精度提高了35%左右。同时定位的时间相比传统机器学习方法较短,具有较好的实用性。