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基于改进GWO-LightGBM的磨煤机故障预警方法研究 被引量:1
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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Light-Resnet卷积神经网络的电力设备监测数值识别算法
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作者 孔志恒 谭冲 +2 位作者 唐培耀 胡成博 郑敏 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第8期206-213,共8页
在智能电网中,精确监测输电、配电及供电关键设备的运行状态对在线运维至关重要。面对人工抄录和巡检的低效,以及监测装置数字化升级的复杂安装、高成本和长周期等挑战,结合图像采集装置与图像处理技术,根据计算资源合理分配任务,开发... 在智能电网中,精确监测输电、配电及供电关键设备的运行状态对在线运维至关重要。面对人工抄录和巡检的低效,以及监测装置数字化升级的复杂安装、高成本和长周期等挑战,结合图像采集装置与图像处理技术,根据计算资源合理分配任务,开发了一种基于Light-Resnet数值识别算法,该算法通过D-Add损失函数优化网络训练过程,实现电力设备监测数据的远程读取。实验表明:Light-Resnet以6090的参数量在MNIST数据集获得了98.8%的严格准确率,结合边端协同机制,终端侧能耗降低了20.73%。这一算法不仅证明了自身在资源受限环境下的适应性和高效性,同时D-Add损失函数的设计也显著提升了网络的准确度。 展开更多
关键词 light-resnet D-add 边端协同机制 数值识别 智能电网
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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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分布式光伏功率数据的IMOWOA和LightGBM混合虚拟采集方法 被引量:1
6
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VMD与优化LightGBM的混凝土拱坝变形预测
7
作者 董志豪 赵二峰 +3 位作者 刘峰 宋桂华 吴斌庆 黎祎 《水电能源科学》 北大核心 2024年第8期132-136,共5页
变形是反映混凝土拱坝安全运行状态的重要指标,因此变形预测模型的研究对拱坝结构健康评价具有重要意义。为充分挖掘拱坝变形监测数据的有效信息,提高监控模型的预测精度,提出一种基于变分模态分解与优化LightGBM的混凝土拱坝变形预测... 变形是反映混凝土拱坝安全运行状态的重要指标,因此变形预测模型的研究对拱坝结构健康评价具有重要意义。为充分挖掘拱坝变形监测数据的有效信息,提高监控模型的预测精度,提出一种基于变分模态分解与优化LightGBM的混凝土拱坝变形预测模型。首先,采用VMD将变形实测数据分解为多个模态分量;其次,引入改进灰狼算法与LightGBM相结合建立混凝土拱坝变形预测模型;随后,对模态分量进行单独建模和预测,最后叠加以得到最终的预测结果。工程实例分析表明,通过有效地分解重构,构建的变形预测模型具有较高的预测精度和泛化性能。 展开更多
关键词 变形预测 变分模态分解 改进灰狼算法 轻量梯度提升机
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基于LightGBM的贵阳市气溶胶光学厚度反演
8
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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基于注意力机制和LSTM-LightGBM的特高压直流输电线路可听噪声无效数据清洗方法
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作者 吴海荣 李振华 +1 位作者 程紫熠 张传计 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期115-123,140,共10页
特高压直流输电线路可听噪声试验过程中,外界环境的突发性干扰会使实验数据中掺杂较多的无效数据,严重影响后续的数据分析。提出了一种基于注意力机制(attention mechanism,AM)和长短时记忆网络-轻量级梯度提升机(long short-term memor... 特高压直流输电线路可听噪声试验过程中,外界环境的突发性干扰会使实验数据中掺杂较多的无效数据,严重影响后续的数据分析。提出了一种基于注意力机制(attention mechanism,AM)和长短时记忆网络-轻量级梯度提升机(long short-term memory network-light gradient boosting machine,LSTM-LightGBM)的输电线路可听噪声无效数据清洗方法。首先,针对可听噪声数据的非线性、高维时序冗余特征等特点,以LSTM神经网络为基础进行特征提取;同时,引入特征维度注意力机制,自适应地分配权重来刻画关键特征信息的表达能力;进而,利用LightGBM对提取到的特征进行分类,检测出无效数据;然后,以某特高压直流输电线路实测可听噪声数据试验分析,结果表明该方法的检测精准率为95.55%,召回率为97.73%,F1分数为0.9663,均优于对比实验模型;最后,将无效数据删除并使用均值插补法填补,无效数据清洗后数据的50%值和95%值基本不变,仅降低无效数据的最大值和5%值。该算法对提高输电线路可听噪声数据的可靠性具有一定参考意义。 展开更多
关键词 输电线路 可听噪声 长短时记忆网络 注意力机制 轻量级梯度提升机 无效数据
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基于DGA与TPE-LightGBM的变压器故障诊断
10
作者 杨金鑫 廖才波 +3 位作者 胡雄 朱文清 张旭 刘邦 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期70-77,共8页
油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)对变压器故障的早期预警及诊断具有重要意义。为了提升变压器故障诊断的准确性及可靠性,提出一种基于树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)算法优化轻量级梯度提升机... 油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)对变压器故障的早期预警及诊断具有重要意义。为了提升变压器故障诊断的准确性及可靠性,提出一种基于树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)算法优化轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的变压器故障诊断方法。首先,建立包含油中气体比值、编码等16维DGA特征集合,采用最小绝对收缩和选择(least absolute shrinkage and selection opera-tor,LASSO)算法选择用于变压器故障诊断的有效特征量;其次,构建基于LightGBM的变压器故障诊断方法,并引入TPE算法对LightGBM诊断模型参数进行优化,形成最优故障诊断模型;最后,选用精确度、召回率和F1分数等评价指标对所提诊断模型性能进行评估。研究结果表明,TPE-LightGBM的平均准确率为90.23%,其诊断精度及鲁棒性均优于RF和XGBoost等算法。同时,与现场常用的三比值法进行对比,所提方法的准确性和可靠性均有显著提升。该方法可有效提升电力变压器的智能运维水平。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体 故障诊断 树结构概率密度估计 LASSO算法 轻量级梯度提升机
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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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基于SAO-LightGBM算法的致密砂岩储层孔隙度预测方法
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作者 李庆 龙训荣 +2 位作者 吴秀慧 程子洋 杨天翔 《天然气技术与经济》 2024年第4期9-14,86,共7页
孔隙度是评价储层物性的关键参数,四川盆地中部NC地区钻井取心资料有限,储层孔隙度直接获取难度大,而基于常规测井资料的传统孔隙度预测方法误差大、精度低。为了明确NC地区致密砂岩气藏储层物性特征,以上三叠统须家河组四段储层为研究... 孔隙度是评价储层物性的关键参数,四川盆地中部NC地区钻井取心资料有限,储层孔隙度直接获取难度大,而基于常规测井资料的传统孔隙度预测方法误差大、精度低。为了明确NC地区致密砂岩气藏储层物性特征,以上三叠统须家河组四段储层为研究对象,提出了一种改进的机器学习算法SAO-LightGBM;使用该算法分析了孔隙度与地球物理测井参数之间的深层次潜在关系,指出了研究区储层孔隙度与声波时差、密度、中子孔隙度、地层电阻率和自然伽马具有较强的相关性,并基于以上测井参数建立了孔隙度预测模型。研究结果表明:①采用SAO优化算法独特的双重种群机制、高效的探索与利用策略,可以快速寻找到LightGBM的最优超参数组合,提升了模型的预测能力;②在测试数据集上,SAO-LightGBM的平均绝对误差为3.37%,决定系数为0.92。结论认为,较之于其他常规模型,SAO-LightGBM具有更为可靠的预测能力,能够高效完成目标层位孔隙度的预测工作,对NC地区的储层研究和后期勘探开发具有指导作用。 展开更多
关键词 致密砂岩 孔隙度 雪消融优化算法 轻量梯度提升机 机器学习算法 预测模型
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An Investigation of Lighting Levels and Sleep Quality
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作者 Kathy Sexton-Radek Amina Mira 《Health》 2024年第9期794-800,共7页
Sleep quality in young adults is compromised. Instead of the recommended 7 hours, young adults’ schedule interruptions disturb sleep to a typical six and a half hours, with common disturbances in falling asleep and s... Sleep quality in young adults is compromised. Instead of the recommended 7 hours, young adults’ schedule interruptions disturb sleep to a typical six and a half hours, with common disturbances in falling asleep and staying asleep. Recent literature has identified an association between academic performance, negative mood state and low activity level in young adults with sleep disturbances. Young adulthood is a time for the installation of sleep health. Both individual and schedule impositions to the young adults’ sleep schedule are to be modified to obtain Sleep Health. Recent research has identified daytime light effects on sleep such as blue light from electronics as alerting and low level light for relaxation. The aim of this study was to identify sleep quality effects with varying light exposures. It was hypothesized that bright (>450 lux) light conditions would be considered focusing and low light (<220 lux) would be considered calming. We hypothesized that sleep quality would improve by 5% with the introduction of a calm light condition. Undergraduates from a small midwestern university were invited to participate in the study in exchange for a gift card. Six participants completed the study, two males, four females all between 21 - 24 years old. Both hypotheses were supported by qualitative analysis. 展开更多
关键词 light Sleep Quality lightING Sleep Disturbance
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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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The Performance of Small Diameter Aluminum Light Support Structures Containing Handholes under Cyclic Fatigue
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作者 Cameron R. Rusnak Aya Al-Hamami Craig C. Menzemer 《Open Journal of Civil Engineering》 2024年第2期196-213,共18页
Aluminum light poles play a pivotal role in modern infrastructure, ensuring proper illumination along highways and in populated areas during nighttime. These poles typically feature handholes near their bases, providi... Aluminum light poles play a pivotal role in modern infrastructure, ensuring proper illumination along highways and in populated areas during nighttime. These poles typically feature handholes near their bases, providing access to electrical wiring for installation and maintenance. While essential for functionality, these handholes introduce a vulnerability to the overall structure, making them a potential failure point. Although prior research and analyses on aluminum light poles have been conducted, the behavior of smaller diameter poles containing handholes remains unexplored. Recognizing this need, a research team at the University of Akron undertook a comprehensive experimental program involving aluminum light poles with handholes containing welded inserts in order to gain a better understanding of their fatigue life, mechanical behavior, and failure mechanisms. The research involved testing seven large-scale aluminum light poles each 8-inch diameter, with two separate handholes. These handholes included a reinforcement that was welded to the poles. Finite Element Analysis (FEA), statistical analysis, and comparison analysis with their large counterparts (10-inch diameter) were used to augment the experimental results. The results revealed two distinct failure modes: progressive crack propagation leading to ultimate failure, and rupture of the pole near the weld initiation/termination site around the handhole. The comparison analysis indicated that the 8-inch diameter specimens exhibited an average fatigue life exceeding that of their 10-inch counterparts by an average of 30.7%. The experimental results were plotted alongside the fatigue detail classifications outlined in the Aluminum Design Manual (ADM), enhancing understanding of the fatigue detail category of the respective poles/handholes. 展开更多
关键词 light Pole Handhole Cyclic Fatigue Fatigue Analysis Finite Element Analysis Statistical Analysis
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