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基于CEEMDAN-VMD-TCN-lightGBM模型的水质预测研究
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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
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基于LightGBM的智能可穿戴设备用户行为预测
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作者 肖新元 《移动信息》 2024年第2期200-202,共3页
智能可穿戴设备产生的大量数据是人类宝贵的数字资源。使用开放数据集和主流数据分析工具,如可进行快速模型开发的PyCaret模块,有助于人们进行数据挖掘工作,且不被细节所困扰。作为Kaggle竞赛爱好者的常用工具,LightGBM分类器对用户行... 智能可穿戴设备产生的大量数据是人类宝贵的数字资源。使用开放数据集和主流数据分析工具,如可进行快速模型开发的PyCaret模块,有助于人们进行数据挖掘工作,且不被细节所困扰。作为Kaggle竞赛爱好者的常用工具,LightGBM分类器对用户行为的预测表现优异,对此文中的研究结果也得到验证。 展开更多
关键词 GBDT lightGBM PyCaret 机器学习
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基于LightGBM模型的甘肃省临夏县滑坡易发性评价
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作者 何哲 石玉玲 +2 位作者 李富春 贾卓龙 晏长根 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期197-205,216,共10页
甘肃省临夏县地质环境复杂,滑坡灾害发育,对当地居民生产生活造成严重威胁,亦对工程建设的开展造成一定阻碍,因此,选取高效准确的机器学习方法对临夏县进行滑坡易发性评价具有重大意义。首先依据遥感影像和野外勘察资料,选取了1718处滑... 甘肃省临夏县地质环境复杂,滑坡灾害发育,对当地居民生产生活造成严重威胁,亦对工程建设的开展造成一定阻碍,因此,选取高效准确的机器学习方法对临夏县进行滑坡易发性评价具有重大意义。首先依据遥感影像和野外勘察资料,选取了1718处滑坡样本,遴选了滑坡灾变的16种影响因子并建立滑坡影响因子评价体系;再结合预测精度和运行时间等指标对比了轻量级梯度提升机(LightGBM)模型与主流机器学习模型的性能;最后利用混淆矩阵分级方法进行了基于LightGBM模型的临夏县滑坡易发性评价。结果表明:临夏县重要滑坡影响因子为地表植被和地形地貌因子,其中土地覆盖为最主要影响因子;LightGBM模型预测精度高达0.931,且运行速度仅为11.7 s,既能保证高精度又极大提升了运行效率;在抽稀后的数据集上,LightGBM模型的预测表现、校准程度和分级结果均优于随机森林(RF)模型;混淆矩阵分级法的较高和高易发区内滑坡分布更为集中,在14.94%的区域内分布着86.86%的滑坡灾害点。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区内滑坡分布发育情况,可为当地工程建设及防灾减灾工作提供一定指导。 展开更多
关键词 滑坡 易发性评价 轻量级梯度提升机 机器学习 甘肃省临夏县
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基于LightGBM的贵阳市气溶胶光学厚度反演
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作者 普莉兰 张显云 《大气与环境光学学报》 CAS CSCD 2024年第2期232-242,共11页
为充分挖掘国产高分四号卫星(GF-4)的环境监测能力,克服基于查找表方法反演气溶胶光学厚度(AOD)的复杂性和弥补贵阳市无气溶胶监测站点的缺陷,并提升MODISAOD产品的时空分辨率,利用贵阳市研究区的高程数据和GF-4多光谱成像仪(PMS)数据... 为充分挖掘国产高分四号卫星(GF-4)的环境监测能力,克服基于查找表方法反演气溶胶光学厚度(AOD)的复杂性和弥补贵阳市无气溶胶监测站点的缺陷,并提升MODISAOD产品的时空分辨率,利用贵阳市研究区的高程数据和GF-4多光谱成像仪(PMS)数据提取的地表反射率、太阳天顶角、卫星天顶角、相对方位角和归一化植被指数作为特征变量,以MODIS气溶胶产品为标签,基于LightGBM算法构建了贵阳市AOD反演模型。研究结果表明:该模型能够基于GF-4 PMS单时相遥感数据实现较高精度的AOD智能反演,极大简化了AOD反演步骤,且具有较高的建模精度(平均绝对误差E_(MA)、均方根误差E_(RMS)、决定系数R^(2)分别为0.042、0.057、0.751)和预测精度(城区:E_(MA)=0.077,E_(RMS)=0.086;非城区:E_(MA)=0.094,E_(RMS)=0.101),AOD预测值和MODIS AOD具有相似的变化趋势,皮尔逊相关系数为0.697。 展开更多
关键词 高分四号 中分辨率成像光谱仪 气溶胶光学厚度 轻量级梯度提升模型 贵阳市
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基于改进GWO-LightGBM的磨煤机故障预警方法研究
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作者 陈思勤 周浩豪 茅大钧 《自动化仪表》 CAS 2024年第2期106-110,115,共6页
为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究。创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法。通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改... 为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究。创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法。通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改进GWO算法优化模型超参数,以提高算法效率和性能。试验结果表明,改进GWO-LightGBM算法相比支持向量机(SVM)等传统算法具有更高的精度和更优的泛化能力。通过实际故障案例证明,该方法能够提前2 h对磨煤机进行早期故障预警。该方法对燃煤电厂磨煤机安全运维具有指导意义。 展开更多
关键词 燃煤电厂 磨煤机 故障预警 改进灰狼优化算法 轻量级梯度提升机 滑动窗口法 Halton
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基于LightGBM-GA-Seq2Seq的照明负荷预测研究
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作者 朱昊喆 严勇 李雪峰 《灯与照明》 2024年第1期38-45,共8页
照明负荷是建筑能耗的重要组成部分,在提高照明品质和降低照明能耗的双重要求下,照明负荷预测的关键性逐渐凸显。随着信息技术的发展,负荷数据采集平台日益完善,负荷数据规模不断扩大,同时也伴随着数据复杂化。为了进一步精确预测照明负... 照明负荷是建筑能耗的重要组成部分,在提高照明品质和降低照明能耗的双重要求下,照明负荷预测的关键性逐渐凸显。随着信息技术的发展,负荷数据采集平台日益完善,负荷数据规模不断扩大,同时也伴随着数据复杂化。为了进一步精确预测照明负荷,分析与获取负荷的行为模式愈发重要,基于此提出一种集成学习照明负荷预测方法。通过K-means和Light Gradient Boosting Machine(LightGBM)算法对预测日的模式标签进行分析与获取,并与照明负荷以及气候特征一起作为Sequenceto Sequence(Seq2Seq)模型的输入以预测照明负荷。通过分析实际案例,本研究所提出方法相较于未采用行为模式标签的传统方法,显著改善了归一化均方根误差(NRMSE)和决定系数(R2)两项性能指标,分别提升了18%和8%,验证了该方法在照明负荷预测领域具备可行性与优越性。 展开更多
关键词 照明负荷预测 行为模式 照明能耗
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分布式光伏功率数据的IMOWOA和LightGBM混合虚拟采集方法
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作者 葛磊蛟 杜天硕 孙冰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1035-1046,I0015,共13页
点多面广、分散无序的分布式光伏电站规模化接入电网是我国新型电力系统向低碳演进的重要路径之一。低成本、高效率的分布式光伏电站数据获取是光伏电站开展精细化管理、精益化运维的重要基础。为此,该文提出一种基于改进多目标鲸鱼优... 点多面广、分散无序的分布式光伏电站规模化接入电网是我国新型电力系统向低碳演进的重要路径之一。低成本、高效率的分布式光伏电站数据获取是光伏电站开展精细化管理、精益化运维的重要基础。为此,该文提出一种基于改进多目标鲸鱼优化算法(improved multi-objective whale optimization algorithm,IMOWOA)与轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的分布式光伏数据虚拟采集方案。针对虚拟采集区域划分难题,该方案首先在网格化区域划分的基础上提出一种自编码器相似性分析方法,获取满足相似性需求的光伏电站集;为解决参考电站集选择难题,提出一种改进的多目标鲸鱼优化算法,提高算法的全局搜索能力,基于区域内光伏电站的历史功率数据,同时对参考电站子集与LightGBM超参数进行优化,从而实现仅选取部分分布式光伏电站安装完备的数据采集装置,完成区域范围内所有电站功率数据的高精度虚拟采集。最后,以我国江苏省某区域范围内的29个分布式光伏电站为算例进行分析,验证提出的方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 分布式光伏 虚拟采集 鲸鱼优化算法 轻量梯度提升机 多目标优化
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基于LightGBM算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型
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作者 庞松岭 范凯迪 +1 位作者 陈超 窦洁 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期9-16,共8页
为提高电动汽车充电负荷预测的准确性,设计了一种基于轻量级梯度提升机(LightGBM)算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型。利用出行链描述用户出行过程,采用蒙特卡洛法抽取时空数据,计算不同区域出行和停留时间的概率... 为提高电动汽车充电负荷预测的准确性,设计了一种基于轻量级梯度提升机(LightGBM)算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型。利用出行链描述用户出行过程,采用蒙特卡洛法抽取时空数据,计算不同区域出行和停留时间的概率密度函数,采用牛顿法划分多时间尺度充电概率,明确驾驶时空分布与充电状况,并运用模糊数学定理与LightGBM分类充电负荷数据,构建了多季节多时段预测模型。采用LightGBM高效并行计算模式,明确充电负荷变化规律,实现了多时间尺度预测。试验结果表明:所建立的模型在不同季节和电动汽车数量条件下,预测误差低于100 kW,预测空报率低于3%,可准确展现充电负荷的变化规律。 展开更多
关键词 轻量级梯度提升机 出行链理论 充电负荷 多时间尺度 预测模型
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特征提取及数据扩充的GA-LightGBM半导体质量检测方法
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作者 程云飞 周丽芳 +2 位作者 赵波 谭佳伟 王淑影 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第2期351-356,共6页
半导体质量检测数据具有的“相关性、冗余性、不平衡性”等特点,导致传统的分类算法效率较低,为此,提出一种基于特征提取及数据扩充的GA-LightGBM(genetic algorithm-light gradient boosting machine)质量检测方法。通过结合主成分分析... 半导体质量检测数据具有的“相关性、冗余性、不平衡性”等特点,导致传统的分类算法效率较低,为此,提出一种基于特征提取及数据扩充的GA-LightGBM(genetic algorithm-light gradient boosting machine)质量检测方法。通过结合主成分分析(principal component analysis,PCA)、合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)、遗传算法和LightGBM这4种方法,实现对产品质量的有效识别。实验结果表明,相较于传统分类算法,提出的方法可以有效提升质量检测的效率。 展开更多
关键词 质量检测 主成分分析 合成少数类过采样技术 GA-lightGBM
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A Workable Solution for Reducing the Large Number of Vehicle and Pedestrian Accidents Occurring on a Yellow Light
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作者 Pranav Gupta Silki Arora 《Journal of Transportation Technologies》 2024年第1期82-87,共6页
Traffic intersections are incredibly dangerous for drivers and pedestrians. Statistics from both Canada and the U.S. show a high number of fatalities and serious injuries related to crashes at intersections. In Canada... Traffic intersections are incredibly dangerous for drivers and pedestrians. Statistics from both Canada and the U.S. show a high number of fatalities and serious injuries related to crashes at intersections. In Canada, during 2019, the National Collision Database shows that 28% of traffic fatalities and 42% of serious injuries occurred at intersections. Likewise, the U.S. National Highway Traffic Administration (NHTSA) found that about 40% of the estimated 5,811,000 accidents in the U.S. during the year studied were intersection-related crashes. In fact, a major survey by the car insurance industry found that nearly 85% of drivers could not identify the correct action to take when approaching a yellow traffic light at an intersection. One major reason for these accidents is the “yellow light dilemma,” the ambiguous situation where a driver should stop or proceed forward when unexpectedly faced with a yellow light. This situation is even further exacerbated by the tendency of aggressive drivers to inappropriately speed up on the yellow just to get through the traffic light. A survey of Canadian drivers conducted by the Traffic Injury Research Foundation found that 9% of drivers admitted to speeding up to get through a traffic light. Another reason for these accidents is the increased danger of making a left-hand turn on yellow. According to the National Highway Traffic Safety Association (NHTSA), left turns occur in approximately 22.2% of collisions—as opposed to just 1.2% for right turns. Moreover, a study by CNN found left turns are three times as likely to kill pedestrians than right turns. The reason left turns are so much more likely to cause an accident is because they take a driver against traffic and in the path of oncoming cars. Additionally, most of these left turns occur at the driver’s discretion—as opposed to the distressingly brief left-hand arrow at busy intersections. Drive Safe Now proposes a workable solution for reducing the number of accidents occurring during a yellow light at intersections. We believe this fairly simple solution will save lives, prevent injuries, reduce damage to public and private property, and decrease insurance costs. 展开更多
关键词 Traffic Accidents Yellow light Traffic light Signals INTERSECTION Crashes Collision Traffic Fatalities Traffic Injuries Vehicles SAFETY Speed Limit Driving PEDESTRIANS Bicyclists MOTORCYCLISTS Caution Line Yellow light Dilemma Left Hand Turn on Yellow Distance Smart Road Technology Signs Signage Autonomous Vehicles AVs Road Safety IoT Internet of Things Infrastructure Accident Reduction Driving Habits Stop Line Red light Jumping Pedestrian Safety Caution light Stopping at Intersection Safety at Intersections
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一种基于随机森林和Light GBM的房产估价模型
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作者 冯梓豪 刘从军 《计算机与数字工程》 2024年第1期184-189,共6页
针对商品房评估方法中存在数据源单一,考虑影响因素理想化,特征工程过分依赖主观经验等问题,结合随机森林和Light GBM模型,提出了一种RF_LightGBM模型用于房产价值评估。首先,通过随机森林对特征进行重要度排序,将影响房产价格因素较小... 针对商品房评估方法中存在数据源单一,考虑影响因素理想化,特征工程过分依赖主观经验等问题,结合随机森林和Light GBM模型,提出了一种RF_LightGBM模型用于房产价值评估。首先,通过随机森林对特征进行重要度排序,将影响房产价格因素较小的特征排除,使用网格搜索算法对模型进行优化,最后将该方法用于房产价值评估。在真实的房价数据集上进行的实验表明,相较于随即森林,XGBoost等传统模型,RF_LightGBM模型的评估精度提高了1.7%,且百分误差在0%~10%以内的评估结果占比88.38%。说明所用模型可以很好地应用于房产价值评估,得到的评估结果更加准确。 展开更多
关键词 随机森林 房产估价 特征工程 light GBM
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On a Heuristic Viewpoint Concerning the Conversion and Transformation of Sound into Light
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作者 Alessandro Rizzo 《Journal of High Energy Physics, Gravitation and Cosmology》 CAS 2024年第1期363-385,共23页
In the study of Terrestrial Gamma-ray Flashes (TGFs) and Sonoluminescence, we observe parallels with larger cosmic events. Specifically, sonoluminescence involves the rapid collapse of bubbles, which closely resembles... In the study of Terrestrial Gamma-ray Flashes (TGFs) and Sonoluminescence, we observe parallels with larger cosmic events. Specifically, sonoluminescence involves the rapid collapse of bubbles, which closely resembles gravitational collapse in space. This observation suggests the potential formation of low-density quantum black holes. These entities, which might be related to dark matter, are thought to experience a kind of transient evaporation similar to Hawking radiation seen in cosmic black holes. Consequently, sonoluminescence could be a valuable tool for investigating phenomena typically linked to cosmic scale events. Furthermore, the role of the Higgs boson is considered in this context, possibly connecting it to both TGFs and sonoluminescence. This research could enhance our understanding of the quantum mechanics of black holes and their relation to dark matter on Earth. 展开更多
关键词 Planck Mass Gravity light PHONONS Phononic Field Vacuum Hydrodynamics SONOLUMINESCENCE Hawking Radiation Quantum Black Holes Theory of General Singularity
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On Electron Clouds and Light
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作者 Claude Daviau 《Journal of Modern Physics》 2024年第4期491-510,共20页
The wave equation of the electron, recently improved, allows physics to obtain all the quantum numbers and other results explaining the hydrogen spectrum. The Pauli exclusion principle then gives the description of el... The wave equation of the electron, recently improved, allows physics to obtain all the quantum numbers and other results explaining the hydrogen spectrum. The Pauli exclusion principle then gives the description of electron clouds used in chemistry. The relativistic wave equation is associated with a Lagrangian density, thus also with an energy-momentum tensorial density. The wave of an electron cloud adds these energy-momentum densities, while photons in light are precisely those differences between such energy-momentum densities. 展开更多
关键词 Quantum Mechanics Nonlinear Wave Equation RELATIVITY Electron Clouds PHOTON light
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基于强降水时序特征的TSVGG-Light暴雨灾情指数预测模型构建及风险灾情一致性分布验证
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作者 刘付永在 冯明亮 +1 位作者 黄允哲 田霖 《气象水文海洋仪器》 2024年第2期41-45,共5页
文章针对强降水灾情预测问题,提出了一种基于强降水时序特征的TSVGG-Light暴雨灾情指数预测模型。该模型利用气象观测数据中的降水时序特征作为输入,对数据进行特征提取和建模,预测出未来一段时间内的强降水灾情指数。为了验证模型的有... 文章针对强降水灾情预测问题,提出了一种基于强降水时序特征的TSVGG-Light暴雨灾情指数预测模型。该模型利用气象观测数据中的降水时序特征作为输入,对数据进行特征提取和建模,预测出未来一段时间内的强降水灾情指数。为了验证模型的有效性,文中还进行了风险灾情一致性分布验证。实验结果表明,TSVGG-Light模型在强降水灾情预测上具有较高的准确性和稳定性,并且模型预测结果与实际灾情分布具有较好的一致性。TSVGG-Light模型可以成为预测和评估强降水灾情的有效工具。 展开更多
关键词 强降水时序特征 TSVGG-light 暴雨灾情指数预测模型 风险灾情一致性
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基于TVF-EMD、GRA和LightGBM的日径流预测组合模型 被引量:3
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作者 王秀杰 乔鸿飞 +2 位作者 曾勇红 田福昌 张帅 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期135-142,151,共9页
针对径流过程的非线性和非平稳性特点及预报精度低的问题,提出了结合时变滤波器的经验模态分解(TVF-EMD)、灰色关联度分析(GRA)和轻量级梯度提升机(LightGBM)的日径流预测组合模型。以黄河利津站和珠江高要站实测日径流序列为例,建立TVF... 针对径流过程的非线性和非平稳性特点及预报精度低的问题,提出了结合时变滤波器的经验模态分解(TVF-EMD)、灰色关联度分析(GRA)和轻量级梯度提升机(LightGBM)的日径流预测组合模型。以黄河利津站和珠江高要站实测日径流序列为例,建立TVF-EMD-GRA-LightGBM(TGL)组合模型,并将其预测结果与多种单一或组合预测模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:TGL组合模型高效且预测性能最佳,利津站和高要站日径流预测结果的纳什效率系数分别为0.949和0.966,相关系数分别为0.974和0.984,峰值流量预测误差分别小于0.078和0.073。TGL组合模型具有预测精度高、运行效率快、适用性强等优势,可用于日径流预测。 展开更多
关键词 日径流预测 轻量级梯度提升机 TVF-EMD 灰色关联度分析
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基于LIGHT-HVEM信号通路探讨健脾养血祛风方对脾虚型慢性湿疹小鼠作用机制
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作者 黄丽霞 高晶 +2 位作者 陈兴 朱卉雯 于萍 《辽宁中医药大学学报》 CAS 2023年第3期1-5,F0003,共6页
目的基于肿瘤坏死因子超家族第14个成员(LIGHT)-疱疹病毒入侵介质(HVEM)信号通路探讨健脾养血祛风方对脾虚型慢性湿疹小鼠的作用机制。方法60只雄性昆明小鼠随机分为空白对照组10只和模型组50只。模型组采用小剂量二硝基氯苯(DNCB)反复... 目的基于肿瘤坏死因子超家族第14个成员(LIGHT)-疱疹病毒入侵介质(HVEM)信号通路探讨健脾养血祛风方对脾虚型慢性湿疹小鼠的作用机制。方法60只雄性昆明小鼠随机分为空白对照组10只和模型组50只。模型组采用小剂量二硝基氯苯(DNCB)反复涂抹联合番泻叶灌服建立脾虚型慢性湿疹小鼠模型。造模成功的50只小鼠随机分成模型对照组、西药治疗组、中药低剂量治疗组、中药中剂量治疗组和中药高剂量治疗组,每组10只。西药治疗组予盐酸左西替利嗪片灌胃,中药各剂量组予健脾养血祛风方灌胃,空白对照组和模型对照组予等体积生理盐水灌胃,各组均连续给药14 d。观察背部皮肤肿胀度和组织形态学变化,检测血清白细胞介素2(IL-2)、白细胞介素6(IL-6)、肿瘤坏死因子α(TNF-α)表达水平,皮肤LIGHT、HVEM蛋白表达水平。结果与空白对照组比较,模型对照组小鼠皮肤肿胀度和血清IL-2、IL-6、TNF-α表达水平显著升高(P<0.01),皮肤组织形态学表现呈现慢性湿疹病理改变,皮肤LIGHT、HVEM蛋白表达水平显著升高(P<0.01);与模型对照组比较,西药治疗组、中药高剂量治疗组小鼠皮肤肿胀度和血清IL-2、IL-6、TNF-α表达水平显著降低(P<0.05或P<0.01),皮肤组织形态学表现明显改善,西药治疗组、中药治疗组皮肤LIGHT、HVEM蛋白表达水平显著降低(P<0.01)。结论健脾养血祛风方对脾虚型慢性湿疹小鼠具有抗炎和免疫调节作用,以高剂量效果最佳,其作用机制可能是通过抑制LIGHT-HVEM信号通路,降低血清IL-2、IL-6、TNF-α表达水平,调节Th1/Th2细胞因子动态平衡,从而有效改善皮肤肿胀度和皮肤组织病理形态。 展开更多
关键词 脾虚 慢性湿疹 健脾养血祛风方 肿瘤坏死因子超家族第14个成员-疱疹病毒入侵介质信号通路
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基于ESPRIT-PSA与LightGBM算法的感应电动机转子断条数目诊断新方法
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作者 许伯强 王晨曦 何俊驰 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第5期27-34,共8页
提出一种基于旋转不变信号参数估计技术ESPRIT(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique)、模式搜索算法PSA(Pattern search algorithm)与轻型梯度提升机LightGBM(Light gradient boosting machine)结合... 提出一种基于旋转不变信号参数估计技术ESPRIT(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique)、模式搜索算法PSA(Pattern search algorithm)与轻型梯度提升机LightGBM(Light gradient boosting machine)结合的感应电动机转子断条数目诊断新方法。模拟了转子断条故障下的瞬时无功功率信号并用其衡量ESPRIT-PSA的性能。结果表明:ESPRIT-PSA只需短时数据就能准确测量瞬时无功功率信号中的转子断条故障特征分量。随后,为解决现有的电机瞬时无功功率信号分析MIRPSA(Motor instantaneous reactive power signal analysis)类方法无法准确诊断转子断条数目的问题,引入LightGBM对转子断条故障进行多分类以准确诊断转子断条数目。最后针对一台异步电动机进行转子断条诊断实验,结果表明:该方法是有效的,并且因将瞬时无功功率作为分析信号而适用于电机低转差率的情况。 展开更多
关键词 异步电动机 转子断条 故障诊断 旋转不变信号参数估计技术 轻型梯度提升机 电机瞬时无功功率信号分析
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基于QPSO-LightGBM网络资产脆弱性评估模型
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作者 戴泽淼 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2023年第4期667-675,共9页
为有效减少网络安全事件造成的损失,并对高风险网络资产进行漏洞评估,提出了一种基于量子粒子群轻量级梯度升降算法(QPSO-LightGBM:Quantum Particle Swarm Optimization-Light Gradient Boosting Machine)的多分类预测模型。该模型通... 为有效减少网络安全事件造成的损失,并对高风险网络资产进行漏洞评估,提出了一种基于量子粒子群轻量级梯度升降算法(QPSO-LightGBM:Quantum Particle Swarm Optimization-Light Gradient Boosting Machine)的多分类预测模型。该模型通过对少量过采样技术(MOTE:Minority Oversampling)进行合成从而达到数据平衡,采用量子粒子群算法(QPSO:Quantum Particle Swarm Optimization)实现参数的自动最优化,并使用LightGBM进行建模,进而实现网络资产的多分类预测。为验证模型的有效性,将所提模型与其他算法模型进行了比对,实验结果表明,该模型在各类预测性能指标上都取得了较好的效果。 展开更多
关键词 脆弱性评估 轻量的梯度提升机(lightGBM) 评估模型 量子粒子群算法(QPSO) 网络资产
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基于高斯混合聚类和LightGBM算法的印度洋次表层温度反演研究 被引量:1
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作者 汤贵艳 朱善良 +1 位作者 周伟峰 杨树国 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期116-126,共11页
海洋次表层的热力结构对于海洋环流和全球气候变化具有重要的意义。提出一种新的融合高斯混合模型(gaussion mixture model, GMM)和轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)算法的海洋次表层温度(ocean subsurface... 海洋次表层的热力结构对于海洋环流和全球气候变化具有重要的意义。提出一种新的融合高斯混合模型(gaussion mixture model, GMM)和轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)算法的海洋次表层温度(ocean subsurface temperature, OST)反演模型,利用海表温度(sea surface temperature, SST)、海表盐度(sea surface salinity, SSS)、海表高度(sea surface height, SSH)、海表风场(sea surface wind, SSW)的水平分量(USSW)和垂直分量(VSSW)等多源海表参数对印度洋海域的次表层热力结构进行反演,并采用均方根误差和决定系数对模型进行验证。结果表明:所提出的模型可以准确反演印度洋海域的OST分布特征和季节变化规律。在此基础上,设计了不同海表参数输入组合的3种对比实验来定量分析不同海表参数对LightGBM模型的影响。结果表明:所有海表参数对模型都有积极作用,但5个输入参数(SST、SSS、SSH、USSW和VSSW)的LightGBM模型反演效果最好,3个输入参数(SST、SSS和SSH)和2个输入参数(SST和SSH)的LightGBM模型次之。另外,与已有的极限梯度增强(extreme gradient boosting, XGBoost)反演模型相比,5个输入参数的LightGBM模型具有更好的模拟能力。 展开更多
关键词 高斯混合模型 轻量级梯度提升机 机器学习 海洋次表层温度
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基于LightGBM的犯罪类型预测模型研究 被引量:1
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作者 钱芳慧 蔡竞 《计算机仿真》 北大核心 2023年第1期25-30,共6页
深入挖掘犯罪类型发生的规律,有效进行犯罪活动的预防。基于轻量级梯度提升机算法,对犯罪数据集进行数据清洗整合等预处理,再对犯罪数据时空序列进行分析并提取犯罪数据特征,最后对特征进行编码,构建犯罪类型预测模型。针对中国某市及... 深入挖掘犯罪类型发生的规律,有效进行犯罪活动的预防。基于轻量级梯度提升机算法,对犯罪数据集进行数据清洗整合等预处理,再对犯罪数据时空序列进行分析并提取犯罪数据特征,最后对特征进行编码,构建犯罪类型预测模型。针对中国某市及美国旧金山犯罪数据集的犯罪类型预测结果表明,较随机森林、朴素贝叶斯、逻辑回归算法,其预测准确率最高分别高出5%、10%、12%。但特征维度有限,未能对犯罪案件进行更全面刻画。将时空信息作为特征向量,基于轻量级梯度提升机算法的模型能够进行较为准确高效的犯罪类型预测。 展开更多
关键词 犯罪类型 犯罪预测模型 犯罪特征分析 轻量级梯度提升机
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