基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测

针对多变量时间序列异常检测问题进行研究,提出基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测算法IADPP.IADPP算法引入适用于多变量时间序列的张量相似性度量SSOTPCA,并以此相似性度量构造序列集的k-近邻图,在构造的k-近邻图上计算多变量时间序列的异常系数.研究结果表明,IADPP算法克服了原有ADPP算法不支持多变量时间序列和要求密度均匀的缺陷,取得了较好的检测结果.     

基于自回归条件密度模型的短期负荷预测方法

基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负荷时间序列的时变高阶矩特征,建立了自回归条件密度模型.使用条件对数极大似然估计对模型参数进行了估计,实现了短期负荷预测,验证了该方法的可行性和有效性.结合算例中自回归条件密度模型时变参数的取值范围,推导了时变参数与条件高阶矩的数理关系,给出了一种刻画时间序列时变高偏度(三阶矩)、时变高峰度(四阶矩)的途径.算例分析表明,基于有偏t分布的自回归条件密度负荷预测模型的预测效果良好.     

基于谣言攻击的产品需求波动CISRaRd模型研究

与产品相关的谣言影响个体对于产品的判断及购买欲望,进而波及整个供应链中产品的市场需求.考虑个体的情绪和个体对谣言的判断,将经典谣言传播模型中的免疫者R细分成为蒙蔽者R_a和清醒者R_d,两种状态的个体都知道但不传播谣言,不同的是R_a受谣言蒙蔽相信谣言不购买产品,R_d作为清醒者不相信谣言,且继续购买产品.基于系统动力学构建CISR_aR_d谣言传播模型,对模型进行稳定性证明,探讨谣言攻击对产品需求的遏制情况,并在此基础上进行了数值模拟.研究表明,与产品相关的谣言严重制约产品的市场需求,商家在应对谣言攻击时所作出的正面宣传对于产品需求的恢复有其积极意义.     

基于二阶隐马尔可夫模型的新闻分类算法

提出一种基于二阶隐马尔可夫模型(HMM)的新闻分类算法,旨在提取新闻内容中的类别字,构成特征词集合.以该特征词集合作为不同二阶HMM分类器的观察序列,二阶HMM的隐藏状态反映了文档中词语之间的相关性差异,每个状态表示出现在语料库中的词语的相关性水平.实验结果表明,相比k近邻(k NN)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)以及支持向量机(SVM)算法,二阶HMM算法的分类表现更显优势.     

基于局部RBF网络的复杂时间序列预测方法研究

针对复杂时间序列全局预测模型建模效率低、预测性能不佳等问题,提出一种基于局部RBF神经网络的新型预测模型.该模型采用K最近邻搜索方法得到待预测样本的K个近邻,用近邻样本进行RBF神经网络建模,用训练好的RBF神经网络对待预测样本进行预测.实验结果显示该模型在复杂时间序列预测上有良好的性能.     

基于极限学习机(ELM)的视线落点估计方法

基于极限学习机(ELM)所具有的训练速度快、适合多分类的特点,提出一种新的单摄像机视线追踪系统视线落点估计方法.在初始标定阶段,将多视线参数作为ELM输入,将视线在屏幕上的落点区域作为输出,将非线性多项式作为激活函数,通过初始标定获取ELM训练数据,建立视线特征参数和视线屏幕落点之间的映射模型.实验结果表明,通过对不同角度分布的视线落点进行估计和改变隐层单元数量进行训练,基于ELM的视线落点估计方法无论视线落点精度还是稳定性均优于传统的非线性多项式拟合方法.     

基于K均值小波神经网络的二阶段空调负荷预测

结合聚类分析和小波神经网络模型,提出一种二阶段空调负荷建模方法,以提高空调负荷预测精度.首先利用K均值聚类算法将原始负荷样本数据依据其统计分布特性划分为若干簇类,以降低数据相关性对建模精度的影响;然后基于对每个划分簇类所属的样本数据建立相应小波神经网络空调负荷预测模型.最后基于De ST平台模拟数据,将构造的小波神经网络预测模型运用于福建某办公大楼的逐时空调负荷预测.通过对比均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAPE),结果表明该模型的预测精度明显优于传统单一的小波神经网络和BP神经网络模型.     

具有均匀结构的多元t-模型中未知参数的MLEs及分布

 利用极大似然估计的方法,通过条件密度,求出具有均匀结构的多元t-模型中未知参数的极大似然估计及其分布,由此可更好地了解此模型的理论意义和实用价值.     

基于ACO-LSSVM燃煤碳元素分析的锅炉CO2排放量计算

针对生产实际中无法对燃煤组分进行在线检测分析的问题,建立了基于最小二乘支持向量机的燃煤的碳含量预测模型. 以工业锅炉燃煤的相关工业分析数据作为模型的输入,并采用蚁群算法对最小二乘支持向量机相关参数进行寻优以提高模型的建模精度. 应用该模型对福建地区工业锅炉燃煤的碳元素含量进行预测,预测结果的最大误差为1.18%,平均误差为0.64%. 和传统多元逐步回归预测方法相比,该预测模型具有较高的预测精度,为工业锅炉二氧化碳排放量的科学计算奠定了基础.     

模糊信息粒化和GWO-SVM算法结合的短期风速范围预测

为了实现对风速范围区间的准确预测,提出一种基于模糊信息粒化和灰狼优化-支持向量机(GWO-SVM)算法的风速预测模型.该模型首先利用模糊信息粒子,从一段连续时间的风速值提取出最大值、最小值及大致的平均水平值;然后,采用时间序列风速输入模型,构建输入支持向量机模型的标签向量与特征矩阵;最后,通过灰狼算法进行支持向量机预测模型的参数寻优,实现对风速范围区间的准确预测.在实例验证阶段,将风速历史数据进行模糊粒化,采取4种不同的参数寻优方式对支持向量机预测模型进行参数寻优.结果表明:GWO-SVM算法可以有效地提高风速范围预测的精确度.     

基于奇异值分解的极限学习机多变量时间序列预测模型

在极限学习机预测多变量时间序列研究中,针对以往将矩阵转换成向量作为模型输入,从而影响预测精度的问题,结合奇异值分解思想,提出一种直接以矩阵作为输入的多变量时间序列极限学习机预测型SVDELM.由Rossler、Chen’s、Lorentz和股票多变量时间序列的实验结果表明,SVDELM是一种有效的多变量时间序列预测模型.     

基于角度分布的高维数据流异常点检测算法

为了有效检测高维数据流中的异常点,提出一种基于角度分布的高维数据流异常点检测(DSOD)算法.运用基于角度分布的方法准确识别高维数据集中的正常点、边界点以及异常点;构造了基于正常集、边界集的小规模数据流型计算集,以降低算法在空间以及时间上的开销;建立了正常集、边界集的更新机制,以解决大数据流的概念转移问题.在真实数据集上的实验结果表明,所提出的DSOD算法的效率高于Simple VOA算法与ABOD算法,并且适用于大数据流上的异常点检测.     

基于核极限学习机的负荷多粒度预测模型

台区负荷数据不仅作为时序数据呈现自相关性,还易受台区环境因素影响呈现非平稳性,因此预测精度不仅与预测模型结构有关,还与输入数据的时序特征有关。为了提高台区负荷的预测精度,提出一种基于混沌时序分析与核极限学习机的短期负荷多粒度预测模型。针对负荷数据的非平稳特征,通过变分模态分解算法将非平稳的原始信号转换成一系列相对平稳的子信号;针对负荷数据中的自相关特征,通过混沌时序分析方法,求解各个模态输入预测模型时的时间窗大小;构建多粒度核极限学习机预测模型,解决负荷数据中非平稳、自相关性对负荷预测的不利影响,提高模型的预测精度。结果表明,负荷的预测精度受输入数据时间窗大小的影响,不同模态分量的最佳时间窗的大小不同。采用混沌相时序分析的方法评估各个模态分量的最佳时间窗大小,可以有效提升核极限学习机的预测精度。     

基于PCA-OS-ELM的大气PM2.5浓度预测

为了提高细颗粒物PM_2.5浓度预测精度,提出一种主元成分分析与在线序列极限学习机相结合（PCA-OS-ELM）的PM_2.5浓度预测方法. 首先,通过主成分分析方法（PCA）提取高维大气数据中影响空气质量的关键变量,并去除不必要的冗余变量;其次,利用提取的关键变量建立在线序列极限学习机（OS-ELM）网络预测模型,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络参数实现大气PM_2.5浓度快速预测.研究结果表明,PCA-OS-ELM预测方法采用不同批次训练数据更新模型的方式,能够快速实现大气PM_2.5浓度预测,证明了该方法的有效性.与其他方法相比,该方法预测误差小,预测精度高,具有更好的实用价值.      

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。     

Prediction of β -turns using double BP network with novel coding schemes of amino acids

Protein structure prediction is one of the most important problems in structural biology. β-turns are always at the turn of a protein tertiary structure and thus β-turn’s prediction is a key step in tertiary structure prediction. There are some methods to predict β-turns based on machine learning techniques such as k-nearest method, neural networks and support vector machine. In this paper, we construct a classifier using double BP networks and put forward two novel methods to code amino acids in the second network. When trained and tested on different datasets, they achieve more accuracy than other coding methods.      

基于优化核极限学习机的泥石流危险性评估

山区环境中泥石流的孕育受多种因素的影响,为提高泥石流危险性的预测精度,提出一种萤火虫算法(firefly algorithm, FA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的预测模型。首先,针对数据维度爆炸的问题,通过主成分分析(principal component analysis, PCA)数据降维,使得留有大部分致灾特征信息的因子输入训练模型;然后,使用萤火虫优化算法更新核极限学习机的参数,将四川省北川县监测数据输入优化后的预测模型,并与其他传统机器学习算法进行对比分析,验证该算法的优越性;最后,使用多种指标综合评估模型的预测效果。结果表明,FA-KELM模型能够有效地简化数据结构,提高泥石流危险性预测的准确性,为泥石流灾害预测方面的研究提供参考和借鉴。     

基于深度森林算法的油井产量预测研究

为了克服传统机器学习算法产量预测模型的缺点,以深度森林算法理论为基础,综合油井相关各项数据,建立了油井产量预测新模型。首先应用KNN最邻近方法和Z-Score标准化方法对油井相关数据进行预处理,利用MDI特征选择方法选择对油井产量影响最大的特征向量,然后将选出的特征向量作为深度森林模型的输入变量,建立深度森林产量预测模型,利用网格化搜索优化模型参数,最后在测试集上运行模型,对模型性能进行评估。研究结果表明,相对于BP神经网络等传统机器学习算法模型,深度森林模型的产量预测精度更高,可以准确预测油井产量,同时相对于深度神经网络等复杂学习算法,该算法参数少、调参及应用简单,为油井产量预测提供了一种新的方法和思路。     

基于卷积神经网络的基因剪接位点预测

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。