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Yarn Quality Prediction for Small Samples Based on AdaBoost Algorithm 认领 引用 被引量：2
1
作者 刘智玉 陈南梁 汪军 《Journal of Donghua University(English Edition)》 CAS 2023年第3期261-266,共6页
In order to solve the problems of weak prediction stability and generalization ability of a neural network algorithm model in the yarn quality prediction research for small samples,a prediction model based on an AdaBo... In order to solve the problems of weak prediction stability and generalization ability of a neural network algorithm model in the yarn quality prediction research for small samples,a prediction model based on an AdaBoost algorithm(AdaBoost model) was established.A prediction model based on a linear regression algorithm(LR model) and a prediction model based on a multi-layer perceptron neural network algorithm(MLP model) were established for comparison.The prediction experiments of the yarn evenness and the yarn strength were implemented.Determination coefficients and prediction errors were used to evaluate the prediction accuracy of these models,and the K-fold cross validation was used to evaluate the generalization ability of these models.In the prediction experiments,the determination coefficient of the yarn evenness prediction result of the AdaBoost model is 76% and 87% higher than that of the LR model and the MLP model,respectively.The determination coefficient of the yarn strength prediction result of the AdaBoost model is slightly higher than that of the other two models.Considering that the yarn evenness dataset has a weaker linear relationship with the cotton dataset than that of the yarn strength dataset in this paper,the AdaBoost model has the best adaptability for the nonlinear dataset among the three models.In addition,the AdaBoost model shows generally better results in the cross-validation experiments and the series of prediction experiments at eight different training set sample sizes.It is proved that the AdaBoost model not only has good prediction accuracy but also has good prediction stability and generalization ability for small samples. 展开更多
关键词 stability and generalization ability for small samples.Key words:yarn quality prediction AdaBoost algorithm small sample generalization ability
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基于IGA优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法研究 认领 引用 被引量：1
2
作者 王琼宇 蒋波涛 +2 位作者 赵书宇 朱永灿 田毅 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2026年第1期40-47,共8页
针对单个支持向量机(support vector machine,SVM)分类性能差以及现有AdaBoost算法中各弱分类器使用同一个参数等问题,提出基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法。首先,自适应调... 针对单个支持向量机(support vector machine,SVM)分类性能差以及现有AdaBoost算法中各弱分类器使用同一个参数等问题,提出基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法。首先,自适应调整各个SVM中的核参数σ,利用AdaBoost算法对带有调整后的核参数的SVM弱分类器进行集成;其次,构建三级集成故障分类器,并利用IGA算法优化每一级集成分类器的参数和输入特征;最后,将优化后的IGA-AdaBoost-SVM多级故障诊断模型用于变压器的故障分类中,并通过受试者工作特征曲线对不同输入特征和方法进行分析对比。仿真结果表明,所提方法能够有效改善单个SVM分类性能差的问题,且使各个弱分类器能够选择最优参数和最优输入特征,与其他方法相比具有较高的故障诊断准确率,增强了集成分类器的分类效果。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 AdaBoost算法 改进遗传算法 支持向量机
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基于PSO-KELM-AdaBoost模型的边坡稳定性预测 认领 引用
3
作者 彭雨笛 周宗红 +1 位作者 慕慧文 刘剑 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2026年第2期138-148,共11页
为提高边坡安全系数预测精度,本文提出一种基于粒子群优化核极限学习机结合AdaBoost算法(particle swarm optimization-kernel extreme learning machine-adaptive boosting,PSO-KELM-AdaBoost)的边坡稳定性预测模型。该模型通过粒子群... 为提高边坡安全系数预测精度,本文提出一种基于粒子群优化核极限学习机结合AdaBoost算法(particle swarm optimization-kernel extreme learning machine-adaptive boosting,PSO-KELM-AdaBoost)的边坡稳定性预测模型。该模型通过粒子群算法优化核极限学习机的核参数和正则化系数,并结合AdaBoost(adaptive boosting)算法增强模型的泛化能力,进而提升预测精度。本文收集并处理173组边坡数据,边坡稳定性特征指标包括坡体重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度和孔隙压力比,以边坡安全系数作为预测模型的输出指标,用于训练和测试本文模型。研究结果显示,本文模型的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和判定系数R 2分别为0.0809、0.1077和0.8030,其性能指标上优于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)、极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)、核极限学习机-AdaBoost算法(KELM-AdaBoost)和粒子群优化-支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)4种模型,证明该模型在降低误差和提高预测精度方面的优势。该模型可对不同地质条件下的边坡安全系数进行准确预测,最大误差为4.67%,最小误差为0.08%,可为边坡设计和风险管理提供可靠的参考依据。 展开更多
关键词 边坡稳定性 安全系数 粒子群优化 核极限学习机 AdaBoost算法
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基于RAdaboost-SVDD的异常值检测 认领 引用
4
作者 张加伟 刘尉 安彦蓉 《计算机与现代化》 2026年第5期17-24,共8页
支持向量数据描述(SVDD)是单类分类(OCC)中广泛应用的异常值检测方法,但在应对复杂数据分布或高噪声场景时,其性能可能受到限制。为此,本文提出一种结合Adaboost和SVDD的改进方法RAdaboost-SVDD,通过将SVDD作为弱分类器,在Adaboost框架... 支持向量数据描述(SVDD)是单类分类(OCC)中广泛应用的异常值检测方法,但在应对复杂数据分布或高噪声场景时,其性能可能受到限制。为此,本文提出一种结合Adaboost和SVDD的改进方法RAdaboost-SVDD,通过将SVDD作为弱分类器,在Adaboost框架下构建多个SVDD模型,形成一个集成的强分类器。首先利用SVDD构建初始超球体,然后在每轮迭代中动态调整样本权重,增强模型对误分类样本的关注,以逐步提升整体检测性能,最后通过投票机制集成强分类器。尽管SVDD本身是一种强分类器,对异常样本具有较高的敏感性,但当与传统Adaboost结合时,由于Adaboost使用指数损失函数,异常样本的误分类损失会被显著放大,导致模型对异常样本过度敏感,进而增加整体训练误差。针对这一问题,本文对Adaboost损失函数进行改进,以减少对异常样本的过度关注,从而提高模型的鲁棒性。实验结果表明,该方法在处理高噪声和复杂分布数据时,显著提升了异常值检测的精度和鲁棒性,充分验证了其在单类分类任务中的优势和实用性。 展开更多
关键词 支持向量数据描述 Adaboost算法 损失函数 异常值检测
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基于AdaBoost算法的钢轨换轨机械臂抓取位置预测 认领 引用
5
作者 郭毅飞 王晓晨 《信息技术》 2026年第3期148-153,共6页
在钢轨换轨过程中,受多种复杂性因素的影响,机械臂无法实现精准预测抓取目标的位置。对此,提出基于AdaBoost算法的钢轨换轨机械臂抓取位置预测方法。将抓取位置的三维空间映射到二维图像中。定义抓取位置信息,结合AdaBoost算法,归一化... 在钢轨换轨过程中,受多种复杂性因素的影响,机械臂无法实现精准预测抓取目标的位置。对此,提出基于AdaBoost算法的钢轨换轨机械臂抓取位置预测方法。将抓取位置的三维空间映射到二维图像中。定义抓取位置信息,结合AdaBoost算法,归一化处理弱分类器权重,并将其组合成一个强分类器,通过训练真假样本,构建抓取位置预测模型,输出位置信息,实现对钢轨换轨机械臂抓取位置预测。测试结果表明,采用所提出的方法对机械臂抓取位置进行预测时,预测区域与真实抓取区域之间的重叠度较高,具备较为理想的预测精度。 展开更多
关键词 AdaBoost算法 钢轨换轨 机械臂抓取 位置预测
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基于AlexNet-AdaBoost的滚筒式采煤机电气故障自动化诊断方法 认领 引用
6
作者 曹伟 《电子设计工程》 2026年第11期141-146,共6页
针对井下强噪声环境下滚筒式采煤机电气故障诊断准确率低的问题,提出基于深度卷积神经网络模型-自适应增强的滚筒式采煤机电气故障自动化诊断方法。通过小波变换将一维信号转换为二维时频图,结合直方图均值化增强特征对比度。利用AlexNe... 针对井下强噪声环境下滚筒式采煤机电气故障诊断准确率低的问题,提出基于深度卷积神经网络模型-自适应增强的滚筒式采煤机电气故障自动化诊断方法。通过小波变换将一维信号转换为二维时频图,结合直方图均值化增强特征对比度。利用AlexNet提取多尺度故障特征,并通过AdaBoost集成弱分类器构建强分类器,实现滚筒式采煤机电气故障的自动化诊断。实验结果表明,所提方法在2000小时连续监测中误报率降低至1.2%,支持实时诊断,且在10种故障类型的诊断准确率均超过97%,显著提高了故障诊断精度。该方法为解决煤矿井下设备智能运维的关键难题提供了有效技术支撑,有力推动了煤矿智能化建设与安全高效开采。 展开更多
关键词 AlexNet网络 AdaBoost算法 滚筒式采煤机 电气故障诊断 时频图 强分类器
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基于优化AdaBoost-CART算法的产品故障诊断方法研究 认领 引用
7
作者 顾立宏 高翔 《空天防御》 CSCD 2026年第4期144-154,共11页
针对传统产品保障领域中故障诊断过度依赖维修人员经验、诊断准确率低、实时性不足等问题,本文提出一种基于分段退化理论修正权重的AdaBoost-CART算法,以实现产品故障的智能诊断。该方法通过分类与回归树(Classification and Regression... 针对传统产品保障领域中故障诊断过度依赖维修人员经验、诊断准确率低、实时性不足等问题,本文提出一种基于分段退化理论修正权重的AdaBoost-CART算法,以实现产品故障的智能诊断。该方法通过分类与回归树(Classification and Regression Trees,CART)算法建立故障弱分类器,将AdaBoost和分段退化理论相结合,构建用于修正样本权重的动态权重迭代机制,同时强化对错分样本的特征提取,形成具有强泛化能力的AdaBoost-CART分类模型。在产品发动机故障数据集上的验证结果表明,优化后的AdaBoost-CART算法准确率达到94.6%,相比优化前产品故障诊断的准确率提升了8.6个百分点。本文所提算法为产品保障维修提供了合理的辅助决策依据,提升了产品保障决策效率和产品工作可靠性。 展开更多
关键词 产品故障诊断 分类与回归树(CART)算法 AdaBoost集成算法 分段退化理论 维修保障 维修辅助决策
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基于双流CNN与AdaBoost算法的足球犯规动作识别方法 认领 引用
8
作者 范果 《黎明职业大学学报》 2026年第1期101-108,共8页
针对足球犯规动作类型多样,部分动作间差异细微,易造成混淆的现象,提出研究基于双流卷积神经网络(CNN)与AdaBoost算法的足球犯规动作快速识别方法。首先,通过OpenPose提取足球运动视频图像中动作的骨架关键点,构建二维时空图,输入到双流... 针对足球犯规动作类型多样,部分动作间差异细微,易造成混淆的现象,提出研究基于双流卷积神经网络(CNN)与AdaBoost算法的足球犯规动作快速识别方法。首先,通过OpenPose提取足球运动视频图像中动作的骨架关键点,构建二维时空图,输入到双流CNN内进一步轻量化提取时空图的空间流与时间流特征并进行融合,得到三维时空流融合特征;然后,将此融合特征输入多分类AdaBoost算法内,实现足球犯规动作的快速分类识别。研究表明:该方法所获得的三维时空流融合特征可清晰呈现足球动作的时空姿态与动态位移等特征,提升动作特征的可判别性。以此为基础,在包含11类足球动作的视频样本中,识别精度可达98.75%,单个样本识别用时约为8 ms,在保证整体识别精度的同时,具有较高的识别速度,可满足足球犯规动作的快速精准识别需求。 展开更多
关键词 双流卷积神经网络(CNN) 多分类AdaBoost算法 足球犯规动作 快速识别 骨架时空图 时空流特征
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基于AdaBoost算法和深度学习的多姿态人脸彩色图像自动化识别系统 认领 引用
9
作者 袁辉 兰天 《自动化与仪器仪表》 2026年第3期306-311,共6页
由于人脸在不同姿态下的光照条件不同,导致人脸彩色图像存在特征失真与区域边界不明显问题,致使人脸识别性能不佳,为此利用AdaBoost算法和深度学习算法优化设计多姿态人脸彩色图像自动化识别系统。从数据运算、缓存、数据读取接口3个方... 由于人脸在不同姿态下的光照条件不同,导致人脸彩色图像存在特征失真与区域边界不明显问题,致使人脸识别性能不佳,为此利用AdaBoost算法和深度学习算法优化设计多姿态人脸彩色图像自动化识别系统。从数据运算、缓存、数据读取接口3个方面改装系统处理器,替换传统处理器,实现硬件系统的优化。根据彩色图像中人脸肤色的检测结果,利用Ada-Boost算法构建的级联分类器,自动划分彩色图像人脸区域。将分割的人脸区域图像输入到深度神经网络中,通过算法迭代提取人脸多姿态特征。跨姿态融合人脸彩色图像特征,通过与人脸身份及表情标准特征的匹配,实现多姿态人脸彩色图像自动化识别功能。通过系统测试得出结论:优化设计系统的人脸区域分割交并比以及特征提取AUC均高于0.95,与传统识别系统相比,优化设计系统的准识比例明显提升,即优化系统具有更优的识别性能。 展开更多
关键词 AdaBoost算法 深度学习 多姿态 人脸彩色图像 人脸识别系统
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基于因子分析和AdaBoost算法的烟叶颜色分类 认领 引用
10
作者 张千子 邓邵文 +9 位作者 王文浩 何倩 郭燕 高云才 李湘伟 唐晓燕 常玉龙 杨粟 杜啟霞 罗小枝 《湖北农业科学》 2025年第10期195-200,共6页
通过样本采集获取具有代表性的烟叶样本(橘黄色烟叶、柠檬黄色烟叶、红棕色烟叶),并进行预处理。利用因子分析方法对烟叶颜色的相关特征进行提取,以降低数据维度并提取关键信息。采用AdaBoost算法构建分类模型,对提取的特征进行分类,并... 通过样本采集获取具有代表性的烟叶样本(橘黄色烟叶、柠檬黄色烟叶、红棕色烟叶),并进行预处理。利用因子分析方法对烟叶颜色的相关特征进行提取,以降低数据维度并提取关键信息。采用AdaBoost算法构建分类模型,对提取的特征进行分类,并对比不同算法的预测结果。对FA-AdaBoost模型的性能进行评估,并验证其分类效果。结果表明,应用因子分析法选出380、460、740 nm 3个波段,作为烟叶颜色分类的关键光谱特征。与梯度提升、Bagging和随机森林算法相比,AdaBoost算法能够在较少的迭代次数内,达到最低的测试误差率。FA-AdaBoost模型在烟叶颜色分类中表现优异,精确率、召回率和F1分数均处于较高水平,FA-AdaBoost模型对红棕色烟叶的识别效果显著,3项指标均达100%。从支持度来看,各类别样本数量差异明显,红棕色烟叶样本量(3片)远少于其他类别,存在明显的类别不平衡现象,但是FA-AdaBoost模型整体准确率仍达86%,表明FA-AdaBoost模型在面临类别不平衡挑战时,依然能保持较强的整体分类能力。AdaBoost模型在烟叶颜色分类任务中展现出高效、准确的识别能力,在不同类别间的性能表现也较为均衡,展现出稳健的泛化能力。 展开更多
关键词 烟叶分级 因子分析 AdaBoost算法 烟叶颜色 分类
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基于AdaBoost-CART算法的TBM掘进围岩等级预测研究 认领 引用
11
作者 祁文睿 阿江·阿依丁 +3 位作者 王亚磊 周凯 郝文武 刘洋 《科技通报》 2025年第12期99-109,共11页
硬岩隧道掘进机(hard rock tunnel boring machine,TBM)在隧道掘进过程中施工时,由于面临着复杂地质状况,多依赖人工经验进行施工,在遇到复杂地质状况时,很难进行有效调整,容易出现卡死等重大事故,造成巨大的经济损失,延误施工进度。在... 硬岩隧道掘进机(hard rock tunnel boring machine,TBM)在隧道掘进过程中施工时,由于面临着复杂地质状况,多依赖人工经验进行施工,在遇到复杂地质状况时,很难进行有效调整,容易出现卡死等重大事故,造成巨大的经济损失,延误施工进度。在面对各种不同地质情况时,隧道掘进通常都是依赖于人工经验来对TBM进行控制,在遇到复杂的地质状况时,很难进行及时有效的调整,很容易出现TBM卡机等严重事故,造成巨大的经济损失,并耽误工期。为解决TBM掘进过程中人为对前方围岩等级做出判断而易出现的上述问题,提出了一种基于机器学习的围岩等级实时识别预测方法,即通过AdaBoost集成算法对CART回归树模型进行弱分类器优化构建AdaBoost-CART的围岩等级预测模型,并将该模型应用于广花城际项目工程,对TBM掘进前方的围岩等级进行预测。结果表明:相较于其他预测模型,AdaBoost-CART模型预测正确率提升最大有8.58%,表明在给定总推进力、刀盘转速、推进速度及刀盘扭矩4个输入变量,围岩等级1个输出变量的条件下,AdaBoost-CART模型能够很好地预测围岩等级。此外,经数据预处理后的围岩等级的预测正确率相较预处理前提升了7.73%,很好地证明了预测前对数据集进行数据预处理的重要性。这些认识与成果,验证了AdaBoost-CART预测模型在围岩等级预测中具有更好地预测能力,以期为同类型的TBM掘进前方围岩等级预测分类提供参考。 展开更多
关键词 隧道工程 围岩等级预测 TBM隧道掘进 AdaBoost算法
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基于AdaBoost算法的青藏地区滑坡位移监测及预测研究 认领 引用
12
作者 蔡忠周 罗少辉 +1 位作者 张继红 王军 《甘肃科学学报》 2025年第2期1-6,21,共6页
为了探究青藏高原地区滑坡位移特征并掌握山坡的安全状况,采用AdaBoost算法研究斜坡位移、降雨量以及土壤含水率之间的关系,并进一步对斜坡变形位移进行预测。结果表明:监测区域每年的降雨量呈现倒V形分布,斜坡位移量整体呈现增大趋势;... 为了探究青藏高原地区滑坡位移特征并掌握山坡的安全状况,采用AdaBoost算法研究斜坡位移、降雨量以及土壤含水率之间的关系,并进一步对斜坡变形位移进行预测。结果表明:监测区域每年的降雨量呈现倒V形分布,斜坡位移量整体呈现增大趋势;每年二、三月气温升高,受地表积雪积冰融化影响,不同深度的土壤含水率与降雨量的关系复杂。斜坡位移与土壤含水率呈现正相关关系;斜坡不同位置位移受不同深度土壤含水率的影响程度不同。基于监测数据训练AdaBoost回归模型以预测斜坡位移的方法取得了不错的效果,能够对未来15 d内的位移进行预测,研究成果能够为称多县的斜坡位移预测与安全评估提供参考。 展开更多
关键词 青藏高原 滑坡 AdaBoost算法 降雨量 土壤含水率 位移监测 滑坡预测
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基于多分类Adaboost算法的装配式建筑施工安全风险感知研究 认领 引用 被引量：1
13
作者 范海峥 《东莞理工学院学报》 2025年第5期89-94,共6页
装配式建筑施工环境复杂多变且建筑施工数据复杂庞大,地质条件的不确定性和施工数据的复杂性增加了装配式建筑施工安全风险感知的难度。多分类Adaboost算法具有较强的适应性,可以根据不同的风险类型和特点,通过调整分类器的权重和组合方... 装配式建筑施工环境复杂多变且建筑施工数据复杂庞大,地质条件的不确定性和施工数据的复杂性增加了装配式建筑施工安全风险感知的难度。多分类Adaboost算法具有较强的适应性,可以根据不同的风险类型和特点,通过调整分类器的权重和组合方式,实现对不同风险的有效感知,为此提出了一种基于多分类Adaboost算法的装配式建筑施工安全风险感知方法。利用K-means聚类算法初步分类原始建筑施工数据后,确定建筑施工安全风险感知指标数据。结合Adaboost算法和BP神经网络组成多分类Adaboost算法,该算法并行操作多个BP神经网络组成多个强分类器,经过判断决策完成风险客观情境风险度输出,结合施工人员风险感知效用和客观情境风险度关联分析结果判定建筑施工安全风险类型,完成建筑施工安全风险感知。实验结果表明,该方法的装配式建筑施工安全风险感知准确率为94.2%,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 多分类 Adaboost算法 装配式建筑 施工安全 安全风险 BP神经网络
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基于多维度特征和LightGBM-AdaBoost的WebShell检测方法 认领 引用
14
作者 高见 何俊鹏 苗青青 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2025年第8期1231-1239,共9页
针对传统文本检测方法在WebShell文件检测中的准确率较低、现有机器学习或深度学习算法多聚焦于PHP类型的WebShell检测,同时特征选取存在一定局限性,文章提出构建涵盖文件本体特征、官方标准特征以及BERT语义特征的高维度特征空间,并设... 针对传统文本检测方法在WebShell文件检测中的准确率较低、现有机器学习或深度学习算法多聚焦于PHP类型的WebShell检测,同时特征选取存在一定局限性,文章提出构建涵盖文件本体特征、官方标准特征以及BERT语义特征的高维度特征空间,并设计了LightGBM-AdaBoost集成检测模型,以解决复杂语言下简单特征难以区分正常文件和WebShell的问题,实现了PHP与JSP类型WebShell的高效区分。实验结果表明,基于多维度特征和LightGBM-AdaBoost的WebShell检测方法,在PHP与JSP类型WebShell检测任务中准确率分别高达99.81%和98.93%。相比于现有方法,文章所提方法显著提升了检测准确率,并扩展了检测类型。 展开更多
关键词 WebShell检测 多维度特征 LightGBM算法 AdaBoost算法
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基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器故障诊断技术 认领 引用 被引量：4
15
作者 姚翔曦 张英 +2 位作者 张国治 刘君 王明伟 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2025年第6期14-25,共12页
针对传统油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)在油浸变压器故障诊断过程中不能够有效地利用故障信息,以及变压器故障样本类型不平衡致使模型诊断结果较差的情况,提出了基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器... 针对传统油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)在油浸变压器故障诊断过程中不能够有效地利用故障信息,以及变压器故障样本类型不平衡致使模型诊断结果较差的情况,提出了基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器故障诊断技术。首先,针对不平衡样本数据集利用安全级别合成少数过采样技术(safelevel synthetic minority over-sampling technique,Safe-Level SMOTE)对原始的变压器故障样本集进行了数据扩充,然后利用核主成分分析(kernel principal component analysis,K-PCA)算法对比值化后的油色谱数据进行故障特征优化提取。其次在北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)中融合了正余弦和折射反向学习策略,利用测试函数验证该算法的稳定性和利用SCNGO优化算法提高其寻优能力。最后通过实际的对未扩充样本诊断和其他方法诊断进行对比分析,结果证明该方法能够有效地提高变压器故障诊断的性能。 展开更多
关键词 油浸式变压器故障诊断 数据扩充 特征优选 支持向量机 SCNGO优化算法 AdaBoost算法
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基于贝叶斯优化的BiLSTM-Adaboost热电厂热负荷预测研究 认领 引用 被引量：2
16
作者 张语珊 《科技创新与应用》 2025年第20期1-6,共6页
该文针对热电厂热负荷预测不准导致的供需失调、能源浪费问题,提出一种基于贝叶斯优化的BiLSTM-Adaboost预测模型。首先,综合考虑一次网供热参数与气象因素对热负荷的影响,利用皮尔逊相关系数法筛选模型输入变量;其次,利用双向长短时记... 该文针对热电厂热负荷预测不准导致的供需失调、能源浪费问题,提出一种基于贝叶斯优化的BiLSTM-Adaboost预测模型。首先,综合考虑一次网供热参数与气象因素对热负荷的影响,利用皮尔逊相关系数法筛选模型输入变量;其次,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)对时间序列数据的特征提取能力,引入Adaboost算法对多个BiLSTM模型进行集成,提高预测的准确性和鲁棒性;最后,采用贝叶斯优化方法对模型超参数进行优化,解决由于认为设置不当导致的预测精度降低的问题。以国内某热电厂实际运行数据进行仿真实验,结果表明,所提出的贝叶斯优化BiLSTM-Adaboost模型与其他网络模型相比在热负荷预测中具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 供热负荷预测 BiLSTM-Adaboost神经网络预测 贝叶斯优化算法 超参数寻优 预测精度
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基于Adaboost回归的6061铝合金单点增量成形最大成形深度预测 认领 引用 被引量：1
17
作者 梁智凯 张志超 +1 位作者 胡蓝 庞秋 《材料工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第4期23-34,共12页
单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量... 单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量、进给速度和自转速度等参数对最大成形深度的影响。根据实验结果搭建基于Adaboost算法的回归模型,对6061铝合金薄板在100 mm成形直径下的成形深度进行预测。结果表明:单因素对最大成形深度的影响由大到小分别为:厚度、层进量、角度量、进给速度、自转速度,且在最快成形速度下获得的最大成形角度为70°,板料厚度为1 mm,层进量为0.2 mm,进给速度为2000 mm/min,自转速度为2000 r/min。此外,依据正交实验创建的回归模型具有高准确度,与Abaqus仿真结果及实际实验结果均对应,4组测试与仿真最大误差为4.24%,与实际成形最大误差值为-2.45%。 展开更多
关键词 单点增量成形 工艺参数 6061铝合金 Adaboost算法 回归模型
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基于BP-Adaboost的公司财务预警系统设计 认领 引用
18
作者 张瑞华 吴吉 《移动信息》 2025年第1期346-348,共3页
在快速变化的市场环境中,上市公司的财务稳定性对国家经济和金融市场的健康发展具有重要影响。因此,构建有效的财务危机预警系统显得非常重要。文中设计了一种基于BP-Adaboost的公司财务预警系统,采用1000组公司财务数据对模型进行训练... 在快速变化的市场环境中,上市公司的财务稳定性对国家经济和金融市场的健康发展具有重要影响。因此,构建有效的财务危机预警系统显得非常重要。文中设计了一种基于BP-Adaboost的公司财务预警系统,采用1000组公司财务数据对模型进行训练和测试,通过比较经典BP-Adaboost模型和经过遗传算法优化的BP-Adaboost模型的预测效果,发现后者在财务危机预警中具有较高的准确度和鲁棒性。实践结果显示,采用10个网络结构为10-12-1的BP神经网络构成的BP-Adaboost并结合遗传算法,可为上市公司财务危机预警提供一种新的视角和解决方案。 展开更多
关键词 财务预警 机器学习 BP-Adaboost 遗传算法
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基于地理探测器和AdaBoost算法的侏罗系煤层顶板富水性评价 认领 引用 被引量：1
19
作者 刘杰 施龙青 +2 位作者 高红星 马明 韩进 《煤炭工程》 北大核心 2025年第7期156-164,共9页
为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结... 为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结果表明:砂泥互层数(0.62)、砂岩等效厚度(0.45)、砂岩厚度(0.42)、砂泥比(0.31)及岩性影响指数(0.09)是研究区富水性评价的关键因素。其中砂泥互层数是侏罗系煤层顶板富水性评价的最重要因素,而构造因素对富水性的影响较弱。研究区富水性空间分布特征为:高富水性区域主要位于东北部,中等富水性区域分布在中西部及中东部小部分区域,大部分区域富水性偏低。 展开更多
关键词 富水性评价 地理探测器 AdaBoost算法 侏罗系煤层 水害防治
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基于时间加权和AdaBoost集成的动态多因子选股模型 认领 引用 被引量：2
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作者 杨园园 鲁统宇 +1 位作者 任婷婷 许文甫 《系统工程》 CSSCI CSCD 北大核心 2025年第1期124-135,共12页
本文重点研究了如何有效地构建动态的量化选股模型。考虑到股票数据中存在的概念漂移现象,构建一种基于时间加权和AdaBoost支持向量机集成的动态选股模型——ADASVM-TW*。该模型通过将时间权重嵌入ADASVM中,根据样本的新旧以及是否... 本文重点研究了如何有效地构建动态的量化选股模型。考虑到股票数据中存在的概念漂移现象,构建一种基于时间加权和AdaBoost支持向量机集成的动态选股模型——ADASVM-TW*。该模型通过将时间权重嵌入ADASVM中,根据样本的新旧以及是否错分更新样本权重。考虑到因子的时变性,采用随机森林算法进行动态因子选择。以2011年至2020年上证50各成分股为研究对象进行实证研究。研究发现,ADASVM-TW*模型的平均准确率和平均精度分别达到了53.24%和56.10%,基于预测结果构建的投资组合实现了29.86%的年化收益率,远高于其他投资组合和基准,并且该模型同时通过了显著性检验和稳健性检验。 展开更多
关键词 动态选股 概念漂移 AdaBoost 支持向量机 集成算法
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