基于优化GridSearch-SVM算法的服装版型分类预测研究

服装定制推荐在服装定制过程中有着重要意义,要实现定制推荐的过程,首先根据其量体数据预测服装版型。根据某服装企业的量体数据与版型数据之间的组合关系,采用SVM分类算法,训练分类模型,根据量体数据预测出服装版型,并提出一种二度网格搜索算法(GridSearch),进行支持向量机的(C,g)参数寻优,实现最优的分类效果,并缩短运算时间。

基于RF-SA-SDCNN的涡扇发动机剩余寿命预测

针对涡扇发动机现阶段预测精确度低的问题,提出了一种基于RF-SA-SDCNN相融合的涡扇发动机剩余寿命预测方法。首先,将多传感器长序列数据进行指数平滑和归一化处理,以减少由于量纲、取值范围不同和噪声波动引起的误差,并利用随机森林算法对多元传感器信号进行重要性特征提取;然后,搭建基于随机森林算法和自注意机制与堆叠膨胀卷积神经网络相结合的预测模型,自注意机制通过对特征赋予不同权重分配加强贡献度,堆叠膨胀卷积通过扩大模型感受野提取时序特征用于回归分析,并利用GridSearch优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型提升模型预测精度;最后,采用CMAPSS数据集验证验证所提方法的有效性。结果表明,所提方法可有效提高涡扇发动机剩余寿命预测精度。

基于岭回归的地铁车载设备故障预测

针对现场实际记录中屡次发生故障的车载设备,为预测其下一次故障发生时间,提出基于岭回归算法的故障时间预测方法,整个研究过程通过随机森林算法结合人为经验的方式提取出6个有效故障特征,建立岭回归故障预测模型,并通过网格搜索结合交叉验证(Gridsearch CV)的方法优化模型超参数,在深圳某地铁线路实际数据中得到有效的验证,提出的方法可以较为准确的预测下一次故障,可以作为指导预防性维修的依据,实现故障的提前预测、提前感知、提前处理。

基于XGBoost算法对茶叶揉捻工艺参数的研究

茶叶揉捻后的碎茶率、成条率和细胞破坏率是衡量揉捻品质的重要指标。我国茶叶种类繁多,不同种类的茶叶揉捻没有统一标准,受主观能动性影响较大,易造成揉捻品质不一。针对这种情况,文章建立随机森林、XGBoost、支持向量机的茶叶揉捻工艺参数推荐模型,对比三种模型预测结果的评价指标,XGBoost的MAE、MAPE、RMSE指标值更小,其预测效果最好。采用XGBoost算法作为推荐系统核心,设计出茶叶揉捻参数推荐系统,并对推荐系统推荐参数进行试验。试验结果表明,按照推荐系统所推荐的揉捻参数进行茶叶揉捻,揉捻后的碎茶率、成条率和细胞破坏率已达到揉捻机作业性能指标。研究为智能揉捻提供一种新方法,对当前茶叶揉捻设备发展具有一定现实意义。

基于GBRT和LGBM的多能负荷组合预测方法

在能源安全、环境污染和气候变化三大国际问题下,如何提高多能负荷预测精度成为全球的焦点问题。为此,提出了一种新颖的基于梯度提升回归树(GBRT)和轻型梯度提升机(LGBM)的多能负荷组合预测方法。首先,利用Spearman相关系数分析多能负荷及相关因素间的相关性,构建更有效的模型输入数据集;然后,利用网格搜索及交叉验证方法,分别对GBRT模型和LGBM模型进行训练,得到针对不同类型负荷的最优参数组合的模型;最后,将两种模型进行加权组合,得到最终的多能负荷预测结果。算例分析结果表明,所提模型能结合两种模型的优势,深入挖掘不同负荷之间的耦合关系,与其他模型相比有更高的多能负荷预测精度和更好的预测适用性。

基于多因子量化指标的支持向量机径流预测

利用最小二乘支持向量方法,构建了基于多因子量化指标的径流预测模型。对长江上游寸滩水文站1981—2000年逐月蒸发量、水库容积指标量化后,以不同降雨量和气温作为输入量,建立了15种验证方案,通过穷举搜索二维最小化Gridsearch算法优化出惩罚因子和核宽度,并对2001—2006年逐月径流量进行预测。经验证,方案3、14和12精度均令人满意,其中,方案3精度最高(均方根相对误差为0.11,相关系数为0.89,确定性系数为0.88,输入影响因子为平均降雨量、平均气温、水库库容和蒸发量量化指标4项)。通过15种方案的比较发现,Qmax、Qmin、Tmin和Tmax对预测精度有弱化的作用,库容量化指标对预测精度的影响比蒸发量化指标Ezf大。基于多因子量化指标评价体系的支持向量机径流量预测模型体现了不同影响因子对径流量影响的相对程度,实现了精度和实用性的统一,为缺资料地区研究预报提供了新的方法。

基于广义判决分析的图像拼接检测最优类色度通道设计方法

针对图像拼接检测问题,该文提出一种基于广义判决分析(GDA)的最优类色度通道设计方法。将最优类色度通道的设计建模为一个以GDA识别力为目标函数,以类色度通道参数范围为约束条件的最优化问题,通过网格搜索和梯度上升法求解最优类色度通道参数。在哥伦比亚图像拼接检测评估库中的实验结果显示,目前4种主流的图像拼接检测方法在最优类色度通道上的识别率均高于已有的颜色通道,验证了该方法的通用性和有效性。

多基站多用户MIMO系统下行链路基于准最大化和速率预编码和功率分配的双层交替迭代结构

在多基站多用户MIMO系统中,最大化和速率(maximizing sum-rate,MSR)预编码是一种线性预编码,但是无闭式解.本文提出了一种交替迭代结构的准最大化和速率(Quasi-MSR)预编码方案来逼近MSR,将MSR的求解问题转化成最大化二次分式函数的乘积,并且设计了一种单接收天线用户环境下基于最大化和速率准则的低复杂度交替网格搜索功率分配(alternating grid search power allocation,AGSPA)方案.在此基础上,本文又提出了基于Quasi-MSR和低复杂度AGSPA的双层交替迭代结构(alternating iterative structure,AIS).仿真结果表明:考虑大尺度衰落和天线相关性时,AIS结构在和速率性能上明显优于4种典型的预编码算法(最大化信泄噪比、块对角化、最小均方误差与速率最大化).

基于DIRECT算法的微震震源快速网格搜索定位方法研究

微震监测定位技术的精度及效率是微震监测中的核心技术问题,震源扫描算法作为一种稳定、可靠的方法被广泛用于微震监测定位中,但是在多事件、多参数反演中,其反演效率严重制约其应用.本文将震源扫描算法与DIRECT算法思想结合,提出基于DIRECT算法的微震快速网格震源搜索定位方法,即在求解震源扫描算法目标函数最优解时,采用DIRECT搜索策略,无需划分网格大小,直接搜索目标函数最优解.通过地面及井中微震监测模型测试表明,基于DIRECT算法的微震快速网格震源搜索定位方法比传统的震源扫描算法搜索次数少、计算耗时短、计算精度高,尤其适合大空间内多事件、多参数的震源反演,为水力压裂微震监测过程中大量数据的实时、快速、准确定位提供了可能.