基于XGB算法及全天空成像仪图像的超短期DNI预测

吸热器是塔式太阳能热发电站的核心设备,但云层短时间的遮挡和离开会使吸热器接收的太阳直接辐射(DNI)发生随机波动,造成吸热器表面受热发生剧烈变化,会影响塔式太阳能热发电站的安全运行。本文提出了一种基于极值梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGB)算法及全天空成像仪图像的超短期DNI预测方法。通过使用基于太阳位置的全天空成像仪标定方法,完成全天空成像仪的姿态校正和畸变矫正;对晴空背景参数进行拟合并建立晴空库,为云层的检测提供基础;通过对太阳及其临近区域进行插值修复,使1 min内的DNI预测成为可能;根据云的运动矢量,利用外推法得到未来云层可能会遮挡太阳的图像点,并提取图像特征,用于基于XGB算法的超短期DNI预测模型的训练,最后利用训练后的模型完成超短期DNI预测。

网络毒理方法用于抗生素肝毒性预测的研究

目的 本研究将网络毒理分析方法应用于处方抗生素肝毒性的预测,以期发现抗生素导致肝损伤(DILI)的可能机理,从而探索与DILI疾病发生发展机理相关的分子信息。方法 应用网络毒理分析方法计算获得抗生素与疾病模块相关的网络拓扑参数,获得网络拓扑参数描述符,结合分子描述符,应用极端梯度提升(Extreme gradient b oosting,XGB)算法建立肝毒性预测模型对各抗生素的肝毒性进行预测,再利用模型中重要贡献的网络拓扑参数描述符加以分析,来阐明抗生素引起肝毒性的可能机制。结果 基于15个描述符建立的肝毒性预测模型拟合和稳健性好,预测抗生素肝毒性结果可靠(ACC=0.80,SE=0.80,SP=0.80,F1=0.80,AUC=0.84),对重要贡献的描述符分析后,借助灰黄霉素(Griseofulvin)在免疫系统中的细胞因子信号传导这一通路中的基因调控来初步解析了抗生素导致肝损伤的潜在机理。结论基于DILI毒理网络收集的拓扑参数描述符成功构建了肝毒性预测模型,准确预测了收集的抗生素的肝毒性,并依据描述符简单分析了灰黄霉素诱导肝损伤的潜在的发生发展机理。