基于特征工程的视频点击率预测算法

点击率预测技术在视频推荐系统中具有重要的作用.视频推荐系统可以根据点击率预测的结果调整投放顺序,从而提高用户的真实点击率.在点击率预测问题中,由于数据存在海量性以及不平衡性等问题,点击率预测的精确度一般都较低.针对以上问题,使用特征工程和机器学习相结合的方法,有效地改进了现有的视频点击率预测算法的性能.首先,使用特征工程方法,从原始数据中提取特征,并使用矩阵分解等方法生成交叉特征;然后,分别基于逻辑回归、因子分解机和梯度提升决策树-逻辑回归实现点击率预测模型.实验结果表明,基于因子分解机模型和基于梯度提升决策树-逻辑回归模型的预测精度要优于基于逻辑回归的模型,并且将用户特征和视频特征进行交叉组合能够改进点击率预测的精度.     

一种基于改进极端梯度提升决策树的轴承故障诊断方法

针对传统故障诊断模型面向海量故障数据时诊断准确度低的问题，首先，提出了一种局部均值分解与固定点算法联合降噪方法，以消除轴承振动信号中的噪声；其次，为了避免原始信号中敏感特征难以提取的问题，提出了一种基于核主成分分析的降维方法；再次，构建了一种基于改进极端梯度提升决策树的故障诊断模型，采用GS-PSO算法优化SVM性能，进而运用改进极端梯度提升决策树思想修正分类模型的残差以提升模型分类精度，应用Spark-大数据平台，通过并行处理技术进行科学计算；最后，采用CWRU提供的滚动轴承数据进行训练与仿真，证明构建的模型能实现对不同类型滚动轴承的识别诊断，并保证诊断结果的准确率。通过对4种不同故障诊断模型的对比分析，表明本文模型具有可行性和优越性。     

基于WiFi指纹的高精度室内定位融合算法

针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型,对在线接收的信号强度数据进行特征分类判别,实现位置的初步估计;随着目标的运动,进一步结合粒子滤波方法,迭代地实现动态目标位置的精确预测;另外,将定位轨迹与实际轨迹进行对比,以验证该算法的稳定性。实验仿真结果表明:累积分布函数在80%的百分位处,提出算法的定位精度控制在1.19 m以内,明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法;同时较基于梯度提升决策树算法的定位精度提升了34.9%;所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。     

基于梯度提升决策树的城市车辆路径链重构

为了提取城市路网中车辆实际的行驶轨迹,支撑交通规划、设计、管理和评价等需求,提出了基于梯度提升决策树的城市车辆丢失路径链的重构方法。首先,根据车牌号码匹配目标车辆,以时间排序提取视频检测器获得的路径链,并结合交叉口邻接矩阵及路段行程时间估计进行路径链初次分离;然后,依据车辆出行特征和交通状况提取影响路径选择的关键特征,并基于此提出了基于梯度提升决策树的局部丢失路径链重构算法;最后,以某市南明区实际视频车牌识别数据为例,根据重构算法准确性和计算效率验证了文中算法与传统算法。结果表明,本文算法的重构准确率达到91%,对比传统算法,梯度提升决策树算法在车辆路径链重构方面有较大优势。     

基于支持向量回归的风电场短期功率预测

针对风电场的短期功率预测,提出了一种考虑风电机组运行条件的用于风电场短期功率预测的新方法.首先,利用风力发电机的监控和数据采集(SCADA)系统数据计算输出功率和运行条件之间的皮尔逊相关系数,验证了SCADA监测项目对风力发电机输出功率的具有相关性;其次,建立支持向量回归(SVR)模型来预测单个风力发电机的风力与气象、运行状态的关系,发现了考虑运行条件的模型的预测结果优于仅考虑气象信息的模型的预测结果;最后,考虑到不同空间位置的风力发电机组对风电场输出功率的贡献不同,建立了各风力发电机预测功率和风电场预测功率输出之间的回归模型.试验结果表明:所提出的风场回归模型的预测误差小于风力涡轮机所有预测功率的模型的预测误差,从而验证了该方法的有效性.     

基于LightGBM的天然气管道周围滑坡灾害预测方法

针对天然气管道周围滑坡灾害预测中的数据缺失和特征数量少的问题,采用基于LightGBM框架实现的梯度提升决策树算法,通过插值法补齐缺失数据,利用历史特征数据生成近期特征和远期特征,得到影响斜坡演变过程各因素的重要性排序及算法最优参数集合,实现对天然气管道周围滑坡灾害的有效预测.结果表明,在对天然气管道周围滑坡灾害进行预测中,该方法相比XGBoost模型具有更高的准确率,同时处理速度也更快,证明了LightGBM算法在滑坡灾害预测方面应用的可行性和有效性.     

基于伪F统计量的属性特征降维方法研究

提出了一种基于伪F统计量的特征选择算法(FSPF)来对属性特征进行降维,评价输入特征的重要性程度.通过特征重要性累积比率,获取了最具有区分能力的特征组合.利用加权K最近邻、随机森林、人工神经网络、决策树、梯度提升与支持向量机,对真实数据集进行了分类.实验结果表明:经过FSPF特征选择算法进行变量重要性筛选后,可以较为有效地提高目前主流机器学习方法的分类预测性能.     

基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型研究

焦炭是高炉炼铁的重要原料,其质量是影响铁水质量和高炉顺行的重要因素,针对焦炭质量存在检验难、滞后性、预测误差大等问题,提出一种基于梯度提升决策树算法的焦炭预测模型;结合专家经验与相关性分析方法,深入研究配合煤质量对焦炭质量的影响;最后利用配合煤质量指标对焦炭质量指标灰分、硫分、耐磨强度、抗碎强度进行建模预测;根据某焦化厂历史生产数据对模型进行评估,实验结果表明:基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型相较于线性回归模型、随机森林模型,决策树模型误差小、准确率高,可以为焦化厂配煤炼焦提供一定的理论依据。     

相关性分析和GBDT组合的太阳辐射量预测算法

为准确预测太阳辐射量,提高太阳能利用效率,提出一种相关性分析和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,简称GBDT)组合的太阳辐射量预测算法.利用相关性分析选取预测算法的最优输入指标,使用数据矫正方法剔除粗大误差数据.将该文算法与传统算法的预测结果进行比较,结果表明该文组合预测算法具有更高的预测精度.     

基于多源数据融合的高速公路交通事故黑点判别

[目的]提高高速公路交通事故黑点判别精度.[方法]基于高速公路交通事故数据,融合异常驾驶行为数据与高速公路特征点数据,创建高速公路黑点特征数据集,并将集成学习的CatBoost算法应用于G4高速公路湖南段交通事故黑点的判别.[结果]与支持向量机、随机森林和梯度提升决策树算法相比,Cat-Boost在判别高速公路事故黑点...     

基于改进鲸鱼优化算法的GBDT回归预测模型

针对梯度提升决策树（gradient boosting decision tree, GBDT）参数难以选择的问题, 提出一种基于改进鲸鱼优化算法（improved whale optimization algorithm, IWOA）的GBDT回归预测算法. 首先, 提出一种改进的鲸鱼优化算法, 利用混沌映射初始化种群提高种群多样性, 引入惯性权重与差分进化算法中的变异交叉策略解决迭代后期易陷入局部最优的问题； 其次, 利用IWOA对GBDT的关键参数寻优, 避免参数选择的盲目性, 提高回归预测模型的泛化能力； 最后, 建立IWOA-GBDT回归预测模型, 并利用UCI数据集对模型进行验证. 实验结果表明, 相比于决策树、 支持向量机、 Adaboost和GBDT算法, 该模型算法具有更好的拟合效果, 并有一定的实用价值.     

基于CNN-LSTM-lightGBM组合的超短期风电功率预测方法

近年来风电装机规模逐年增加,风电数据采集量呈现规模化增长,面对海量多维、强波动的风电数据,风电功率预测精度仍面临一定的挑战。为提高风电功率预测精度,提出了基于CNN-LSTM和lightGBM组合的超短期风电功率预测方法。首先,分别建立CNN-LSTM和lightGBM的风电功率超短期预测模型。其中,CNN-LSTM模型采用CNN对风电数据集进行特征处理,并将其作为LSTM模型的数据输入,从而建立CNN-LSTM融合的预测模型;然后,采用误差倒数法对CNN-LSTM和lightGBM的预测数据进行加权组合,建立CNN-LSTM-lightGBM组合的预测模型;最后,采用华北某风电场的风电数据集,以未来4小时风电功率为预测目标,验证了组合模型的有效性。预测结果表明,相较于其他三种单一模型,组合模型具有更高的预测精度。     

基于特征提取和最优加权集成策略的风机叶片结冰故障检测

针对风机叶片结冰检测中现有集成方法不能充分发挥不同个体分类器优势的问题,提出了一种基于特征提取和最优加权集成学习的叶片结冰检测模型。首先,用堆叠降噪自动编码器提取结冰关联特征后,考虑不同单一分类器在二分类应用中的表现及其差异,选择随机森林、极限梯度提升树、轻量梯度提升机、K-近邻算法作为个体学习器,并用贝叶斯算法对其进行超参数优化。然后提出基于序列二次规划的最优加权集成策略对叶片状态进行判别。最后利用金风科技提供的15号和21号风机的历史数据进行了仿真实验,结果表明：所提出的检测模型与个体学习器及其他集成模型相比多项指标均有所提升,准确度达到了99.2%,在结冰检测方面具有一定的有效性。     

热镀锌钢卷力学性能GBDT预报模型

针对热镀锌钢卷力学性能预报建模条件属性选取难、预报精度不足的问题,研究了热镀锌钢卷力学性能梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)预报模型。利用互信息差算法综合评估工艺参数、化学成分和钢卷尺寸参数等条件属性的相对重要性以及属性之间冗余性,进行模型条件属性筛选;采用同分布原理进行样本划分,结合网格搜索法和交叉验证法优化模型参数,建立力学性能GBDT预报模型。将GBDT模型预报结果与随机森林(random forest,RF)、AdaBoost算法和BP神经网络的预报结果进行比较,比较表明GBDT模型优于其他模型,90%的数据样本预测的绝对误差小于14.24 MPa,94.6%的数据样本相对误差在6%范围内,具有更高的预测精度。     

基于mcODM-STA的风电机组变桨系统故障诊断

针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系统故障诊断方法.该方法选择风电机组功率输出作为主要状态参数,利用Pearson相关系数对风电数据采集与监视控制系统中风电机组历史运行数据进行相关性分析,剔除与功率输出状态参数相关性较低的特征,对余下特征进行二次分析,减少样本特征.将数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练所提故障诊断模型,测试集用来进行测试.利用国内风电场实际运行数据进行实验验证.实验结果表明,与其他多种参数优化方法相比,所提方法故障诊断准确率和Kappa系数更高.     

风电叶片全尺度静力试验加载力布置优化

静力试验是风电叶片全尺度检测的必备环节,为了提高试验中弯矩分布精度,基于引入叶片自重的弯矩计算模型,提出了一种用于加载力布置的变参型粒子群优化算法。首先,研究了不同加载点数加载力布置的弯矩分布特性,结果表明弯矩分布精度与加载点数正相关,且对加载位置极其敏感。其次,通过动态更新学习因子和惯性权重,并引入概率0. 2的粒子变异,改进了粒子群算法,提高了算法收敛性和搜索平衡性,尤其提高了叶片叶根和过渡区的弯矩分布精度。最后,基于上述理论开发了一套静力试验加载力布置软件,取得了很好的工程应用效果。     

基于集成算法的路段短时行驶时间预测

为了更好地解决路段行驶时间的短时预测问题，提出并改善了一种基于树的集成算法。针对小时间尺度下交通时变性强这一特性，构建更加鲁棒的梯度提升树（GBDT）以减少突变点的干扰。为了克服偏差 方差窘境，将随机树（RF）与GBDT进行融合，提出RF-GBDT的集成算法，并考虑各种历史旅行时间数据的相关变量以提高模型的可解释性。预测结果表明，与单独的RF或GBDT相比，RF-GBDT具有更好的预测准确度与算法稳定性。     

基于主成分分析-BP神经网络的风电备件需求预测

风电机组具有结构复杂,运维困难,且长期处于恶劣的工作环境的特点。风电备件的需求预测有助于为风电场配备最合适的备件数,以确保风电场的平稳、高效运行。本文以某企业近五年的齿轮需求数据为例,应用主成分分析(PCA)降低几个影响因素的维度,得到复合变量,然后应用BP神经网络算法,构建预测模型;比较ARIMA模型、BP神经网络预测和PCA-BP神经网络预测的结果。表明：主成分分析法(PCA)能显著降低神经网络预测误差,预测的精度为93.94%,高于BP神经网络预测的88.39%和ARIMA模型的85.31%,所以PCA-BP神经网络模型的预测精度准确且有可靠结果,能够适用风机备件的需求预测。     

基于机器视觉的风力机叶片损伤检测系统

针对风力机叶片表面出现的磨损等早期损伤特征现象,传统损伤检测方法存在高成本低效率等问题,设计了一种基于机器视觉和图像处理相结合的风力机叶片损伤检测系统。通过搭建机器视觉实验平台完成风力机损伤叶片图像采集和处理,通过使用HSV进行颜色平面提取,卷积运算、高亮显示操作滤波,选用自动阈值分割方法中最小均匀性度量法进行阈值分割处理,最后通过数学形态学去噪处理,腐蚀、膨胀、开运算等操作完成特征提取,设计了基于LabVIEW的风力机叶片智能图像识别系统,通过对图像处理后的损伤特征识别效果调试,完成性能测试。实验结果表明,基于该算法处理后的图像在设计的识别系统内准确识别率达到92.3%,并对裂纹损伤进行目标测量得到实际长度且绝对误差最大为3mm。该系统满足叶片检损的要求,实现对风力机叶片表面裂纹、轮廓磨损等损伤的图像处理和识别,并对损伤处进行标记、计数和测量,实现无损探伤,为兆瓦级风力机叶片损伤检测提供方法借鉴和图像处理、系统设计的技术支持。     

叶尖结构变化对风力机噪声源分布特性的影响

为探究由水平轴风力机叶尖结构变化所造成的风力机噪声源分布特性的规律,利用圆盘声阵列系统对不同叶尖结构风力机采用近场声全息技术和远场波束形成技术进行噪声源识别.采集得到运行中的水平轴风力机在额定工况下的噪声信号,分析了噪声源声压级变化情况以及风力机噪声声源位置的分布规律.结果 表明:叶尖结构变化可以有效降低风力机的气动噪声,改变了风力机叶尖噪声的强度和产生位置,在一定程度上降低了叶尖噪声.通过对风力机叶尖结构的优化设计可以在不损害风力机气动性能的同时,实现较好的降噪效果.