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基于GRA-ISM-HMM的广州市肉及肉制品安全风险评估
1
作者
张维蔚
陈坤才
+2 位作者
张玉华
陈燕珊
黄德演
《现代食品科技》
CAS
北大核心
2024年第4期312-320,共9页
该研究旨在利用广州食品安全风险监测2015年至2020年针对肉及肉制品样本的检测数据,构建肉及肉制品的安全风险评估模型,从而了解广州市该段时间内肉及肉制品的食品安全风险及其时变特点。该研究采取灰色关联分析方法和解释结构模型建立...
该研究旨在利用广州食品安全风险监测2015年至2020年针对肉及肉制品样本的检测数据,构建肉及肉制品的安全风险评估模型,从而了解广州市该段时间内肉及肉制品的食品安全风险及其时变特点。该研究采取灰色关联分析方法和解释结构模型建立风险指数,并基于该指标值作为隐马尔可夫模型的观测值探讨观测背后的隐含风险状态。分析结果显示,2015~2020年所有样本综合风险指数结果都在[0,0.45]之间,总体风险都较小,其中2019年风险最高;将风险指数进行等级划分,显示2015~2020年风险等级为[1,2,2,2,3,1];通过HMM分析得到这六年的隐藏风险等级为[0,1,1,1,2,0],与观测风险结果一致,且HMM预测2021年风险等级为1,即表明广州肉及肉制品风险往良好态势发展。最后,进行风险差异原因分析,发现各肉制品分类之间有差异,其中腊肠、鸡肉和腊肉的风险指数较高于其他种类,而2019年增加腊肠和腊肉的检测是风险增加的一个原因。总体来说,广州肉及肉制品风险较小,但依旧需要监督改善。
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关键词
肉及肉制品
风险评估
灰色关联分析
解释结构模型
隐马尔夫模型
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职称材料
基于机器学习的辅助逆变器温度预测
2
作者
曲涛
杨泽迎
+3 位作者
黄飞
洪希仁
常伟
黄德演
《机车车辆工艺》
2024年第1期37-40,共4页
辅助逆变器的状态直接影响地铁安全运行和乘坐舒适度,为确保地铁运行过程中辅助逆变器能正常工作,文章提出基于机器学习的方法对辅助逆变器温度进行预测,判断辅助逆变器的温度是否存在异常。首先分析原始数据并提取相关特征;其次基于多...
辅助逆变器的状态直接影响地铁安全运行和乘坐舒适度,为确保地铁运行过程中辅助逆变器能正常工作,文章提出基于机器学习的方法对辅助逆变器温度进行预测,判断辅助逆变器的温度是否存在异常。首先分析原始数据并提取相关特征;其次基于多元线性回归算法、随机森林和K近邻回归模型,建立辅助逆变器温度预测模型,并进行模型训练;最后采用K折交叉验证得出该模型在测试集上的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和R-Squared指标,用以评价模型的拟合效果。试验结果表明:基于多元线性回归和随机森林建立的两个模型在此应用场景下表现较好,两种模型的置信度均在93%左右。
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关键词
辅助逆变器
温度预测
多元线性回归模型
随机森林
K近邻回归
地铁
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职称材料
基于数据挖掘技术的地铁牵引电机温度预测
3
作者
曲涛
杨泽迎
+3 位作者
黄飞
洪希仁
常伟
黄德演
《机车车辆工艺》
2023年第1期22-25,共4页
温度是影响牵引电机使用寿命的重要因素,提前预测对地铁安全高效的运行具有极其重要的作用。文章首先以牵引电机的运行数据为基础,选取与电机温度相关的一系列重要特征参数,通过线性回归(Ridge)模型、基于决策树构建的回归树(梯度提升树...
温度是影响牵引电机使用寿命的重要因素,提前预测对地铁安全高效的运行具有极其重要的作用。文章首先以牵引电机的运行数据为基础,选取与电机温度相关的一系列重要特征参数,通过线性回归(Ridge)模型、基于决策树构建的回归树(梯度提升树,GBDT)模型和多层感知机(MLP)模型,建立牵引电机温度预测模型并进行相应模型训练;其次,选用R-Squared、均方误差(MSE)和对称平均绝对百分比误差(SMAPE)指标,来评价模型的拟合效果。最后,利用已训练模型对之后两个月的电机温度进行预测,从而验证模型的泛化精度,实现牵引电机温度精确预测。通过研究,初步验证了数据挖掘技术在预测地铁牵引电机温度方面的有效性和可行性。结果表明,在预测电机温度时,MLP模型比其他两种模型在精准性和鲁棒性方面性能更佳。
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关键词
牵引电机
温度预测
数据挖掘
多层感知机模型
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职称材料
基于高斯混合模型的地铁牵引系统健康度评估
4
作者
曲涛
杨泽迎
+3 位作者
黄飞
洪希仁
常伟
黄德演
《机车车辆工艺》
2022年第4期1-4,10,共5页
文章基于高斯混合模型,采用数据挖掘技术,对地铁牵引系统健康度评估进行研究。主要研究方法为利用无监督学习和有监督学习两种方式,分别建立机器学习模型。首先提取原始特征,采用方差过滤法和主成分分析法进行特征降维;其次在无监督学...
文章基于高斯混合模型,采用数据挖掘技术,对地铁牵引系统健康度评估进行研究。主要研究方法为利用无监督学习和有监督学习两种方式,分别建立机器学习模型。首先提取原始特征,采用方差过滤法和主成分分析法进行特征降维;其次在无监督学习下对是否工况分离进行讨论,选用高斯混合模型将得到的类概率值作为设备健康度评分;最后在有监督学习下选用逻辑回归模型评估牵引系统的健康度。结果表明,在无监督学习工况分离的情况下,高斯混合模型的表现状态有较高的预测精度和模型准确度。
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关键词
地铁牵引系统
健康度评估
工况分离
高斯混合模型
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职称材料
基于OC-SVM算法的FSK通信设备异常检测研究
5
作者
黄子辉
黄德演
+2 位作者
陈微
孙伟聪
黄秀丽
《轨道交通装备与技术》
2023年第3期47-51,57,共6页
针对地铁FSK(频移键控)通信信道的监测数据正负样本量不平衡即故障样本量较少的问题,提出一种基于OC-SVM算法的异常检测方法。通过对FSK通信信道监测数据的处理分析,该算法能够识别出FSK通信设备的相对异常状态,有效助力FSK通信设备的...
针对地铁FSK(频移键控)通信信道的监测数据正负样本量不平衡即故障样本量较少的问题,提出一种基于OC-SVM算法的异常检测方法。通过对FSK通信信道监测数据的处理分析,该算法能够识别出FSK通信设备的相对异常状态,有效助力FSK通信设备的运维从传统的故障修、计划修转变为智能化的状态修、按需修,提升FSK通信设备的可靠性,降低地铁运营成本。
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关键词
城市轨道交通
FSK通信设备
智能运维
OC-SVM算法
异常检测
原文传递
题名
基于GRA-ISM-HMM的广州市肉及肉制品安全风险评估
1
作者
张维蔚
陈坤才
张玉华
陈燕珊
黄德演
机构
广州市疾病预防控制中心
广州大学经济与统计学院
广东毓秀科技有限公司
出处
《现代食品科技》
CAS
北大核心
2024年第4期312-320,共9页
基金
广州市科技重点研发计划项目(202103000039)。
文摘
该研究旨在利用广州食品安全风险监测2015年至2020年针对肉及肉制品样本的检测数据,构建肉及肉制品的安全风险评估模型,从而了解广州市该段时间内肉及肉制品的食品安全风险及其时变特点。该研究采取灰色关联分析方法和解释结构模型建立风险指数,并基于该指标值作为隐马尔可夫模型的观测值探讨观测背后的隐含风险状态。分析结果显示,2015~2020年所有样本综合风险指数结果都在[0,0.45]之间,总体风险都较小,其中2019年风险最高;将风险指数进行等级划分,显示2015~2020年风险等级为[1,2,2,2,3,1];通过HMM分析得到这六年的隐藏风险等级为[0,1,1,1,2,0],与观测风险结果一致,且HMM预测2021年风险等级为1,即表明广州肉及肉制品风险往良好态势发展。最后,进行风险差异原因分析,发现各肉制品分类之间有差异,其中腊肠、鸡肉和腊肉的风险指数较高于其他种类,而2019年增加腊肠和腊肉的检测是风险增加的一个原因。总体来说,广州肉及肉制品风险较小,但依旧需要监督改善。
关键词
肉及肉制品
风险评估
灰色关联分析
解释结构模型
隐马尔夫模型
Keywords
meat and meat products
risk assessment
gray relational analysis
interpretative structural model
hidden Markov model
分类号
TS2 [轻工技术与工程—食品科学与工程]
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职称材料
题名
基于机器学习的辅助逆变器温度预测
2
作者
曲涛
杨泽迎
黄飞
洪希仁
常伟
黄德演
机构
江苏中车数字科技有限公司
泰雷兹(中国)企业管理有限公司
上海觉云科技有限公司
广东毓秀科技有限公司
出处
《机车车辆工艺》
2024年第1期37-40,共4页
文摘
辅助逆变器的状态直接影响地铁安全运行和乘坐舒适度,为确保地铁运行过程中辅助逆变器能正常工作,文章提出基于机器学习的方法对辅助逆变器温度进行预测,判断辅助逆变器的温度是否存在异常。首先分析原始数据并提取相关特征;其次基于多元线性回归算法、随机森林和K近邻回归模型,建立辅助逆变器温度预测模型,并进行模型训练;最后采用K折交叉验证得出该模型在测试集上的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和R-Squared指标,用以评价模型的拟合效果。试验结果表明:基于多元线性回归和随机森林建立的两个模型在此应用场景下表现较好,两种模型的置信度均在93%左右。
关键词
辅助逆变器
温度预测
多元线性回归模型
随机森林
K近邻回归
地铁
分类号
U264.37 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于数据挖掘技术的地铁牵引电机温度预测
3
作者
曲涛
杨泽迎
黄飞
洪希仁
常伟
黄德演
机构
江苏中车数字科技有限公司
泰雷兹中国
上海觉云科技有限公司
广东毓秀科技有限公司
出处
《机车车辆工艺》
2023年第1期22-25,共4页
文摘
温度是影响牵引电机使用寿命的重要因素,提前预测对地铁安全高效的运行具有极其重要的作用。文章首先以牵引电机的运行数据为基础,选取与电机温度相关的一系列重要特征参数,通过线性回归(Ridge)模型、基于决策树构建的回归树(梯度提升树,GBDT)模型和多层感知机(MLP)模型,建立牵引电机温度预测模型并进行相应模型训练;其次,选用R-Squared、均方误差(MSE)和对称平均绝对百分比误差(SMAPE)指标,来评价模型的拟合效果。最后,利用已训练模型对之后两个月的电机温度进行预测,从而验证模型的泛化精度,实现牵引电机温度精确预测。通过研究,初步验证了数据挖掘技术在预测地铁牵引电机温度方面的有效性和可行性。结果表明,在预测电机温度时,MLP模型比其他两种模型在精准性和鲁棒性方面性能更佳。
关键词
牵引电机
温度预测
数据挖掘
多层感知机模型
分类号
U262.42 [机械工程—车辆工程]
TM922.0 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于高斯混合模型的地铁牵引系统健康度评估
4
作者
曲涛
杨泽迎
黄飞
洪希仁
常伟
黄德演
机构
江苏中车数字科技有限公司
泰雷兹中国
上海觉云科技有限公司
广东毓秀科技有限公司
出处
《机车车辆工艺》
2022年第4期1-4,10,共5页
文摘
文章基于高斯混合模型,采用数据挖掘技术,对地铁牵引系统健康度评估进行研究。主要研究方法为利用无监督学习和有监督学习两种方式,分别建立机器学习模型。首先提取原始特征,采用方差过滤法和主成分分析法进行特征降维;其次在无监督学习下对是否工况分离进行讨论,选用高斯混合模型将得到的类概率值作为设备健康度评分;最后在有监督学习下选用逻辑回归模型评估牵引系统的健康度。结果表明,在无监督学习工况分离的情况下,高斯混合模型的表现状态有较高的预测精度和模型准确度。
关键词
地铁牵引系统
健康度评估
工况分离
高斯混合模型
Keywords
traction system for metro vehicles
health evaluation
separation of working conditions
Gaussian mixture models
分类号
U260.13 [机械工程—车辆工程]
TM922.0 [电气工程—电力电子与电力传动]
下载PDF
职称材料
题名
基于OC-SVM算法的FSK通信设备异常检测研究
5
作者
黄子辉
黄德演
陈微
孙伟聪
黄秀丽
机构
广州地铁集团有限公司
广东毓秀科技有限公司
出处
《轨道交通装备与技术》
2023年第3期47-51,57,共6页
文摘
针对地铁FSK(频移键控)通信信道的监测数据正负样本量不平衡即故障样本量较少的问题,提出一种基于OC-SVM算法的异常检测方法。通过对FSK通信信道监测数据的处理分析,该算法能够识别出FSK通信设备的相对异常状态,有效助力FSK通信设备的运维从传统的故障修、计划修转变为智能化的状态修、按需修,提升FSK通信设备的可靠性,降低地铁运营成本。
关键词
城市轨道交通
FSK通信设备
智能运维
OC-SVM算法
异常检测
分类号
U283.4 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GRA-ISM-HMM的广州市肉及肉制品安全风险评估
张维蔚
陈坤才
张玉华
陈燕珊
黄德演
《现代食品科技》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于机器学习的辅助逆变器温度预测
曲涛
杨泽迎
黄飞
洪希仁
常伟
黄德演
《机车车辆工艺》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于数据挖掘技术的地铁牵引电机温度预测
曲涛
杨泽迎
黄飞
洪希仁
常伟
黄德演
《机车车辆工艺》
2023
0
下载PDF
职称材料
4
基于高斯混合模型的地铁牵引系统健康度评估
曲涛
杨泽迎
黄飞
洪希仁
常伟
黄德演
《机车车辆工艺》
2022
0
下载PDF
职称材料
5
基于OC-SVM算法的FSK通信设备异常检测研究
黄子辉
黄德演
陈微
孙伟聪
黄秀丽
《轨道交通装备与技术》
2023
0
原文传递
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