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基于BO-LightGBM算法的XLPE配电电缆绝缘状态评估
1
作者
罗正均
叶刚
+3 位作者
周箩鱼
李涛
陈楠
张志熙
《绝缘材料》
北大核心
2025年第3期131-140,共10页
为提升电缆绝缘状态评估的精度,本文提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法与轻量级梯度提升机(LightGBM)算法的电缆绝缘状态评估方法。首先将数据集中所有特征进行组合,形成不同的特征子集,通过遍历所有的特征子集,找到五折交叉验证的准确...
为提升电缆绝缘状态评估的精度,本文提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法与轻量级梯度提升机(LightGBM)算法的电缆绝缘状态评估方法。首先将数据集中所有特征进行组合,形成不同的特征子集,通过遍历所有的特征子集,找到五折交叉验证的准确率最高所对应的特征组合,完成对输入特征的筛选。然后使用BO算法对LightGBM中的7个超参数进行寻优。最后利用本文所提出的BO-LightGBM算法完成对电缆绝缘状态的评估。结果表明:本文提出的特征子集法与主成分分析法和互信息筛选法相比能更好地提升模型表现;经过BO算法优化后,LightGBM模型的精度能得到进一步的提升,与粒子群优化算法(PSO)和遗传算法优化(GA)相比,BO算法的计算效率能在几乎相同的精度下分别提升约80%和86.9%;与其他常用机器学习算法进行对比,本文模型的相关性能指标均为最优。
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关键词
XLPE电缆
状态评估
机器学习
贝叶斯优化算法
轻量级梯度提升机算法
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职称材料
基于IC卡数据的公交乘客下车站点推算模型
被引量：
3
2
作者
张志熙
陈玲娟
《昆明理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第1期142-149,共8页
对智能公交系统IC卡数据、GPS数据挖掘与应用问题进行了研究,构建了基于公交站点下车概率的乘客下车站点推算模型.该模型提取公交乘客通勤、随机出行等行为链,考虑站点吸引权及当次乘车方向下游站点数等影响因素,判断随机出行下车站点....
对智能公交系统IC卡数据、GPS数据挖掘与应用问题进行了研究,构建了基于公交站点下车概率的乘客下车站点推算模型.该模型提取公交乘客通勤、随机出行等行为链,考虑站点吸引权及当次乘车方向下游站点数等影响因素,判断随机出行下车站点.针对该模型提出了乘客下车站点判断算法,并设计了模型的检验方法.以青岛市11路公交为例验证算法,检验回归方程系数值为1.0211.结果表明,该算法能实现乘客下车站点有效推算,具有良好可靠性.
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关键词
智能交通
数据挖掘
出行行为
下车站点
数据分析
原文传递
题名
基于BO-LightGBM算法的XLPE配电电缆绝缘状态评估
1
作者
罗正均
叶刚
周箩鱼
李涛
陈楠
张志熙
机构
长江大学电工电子国家级实验教学示范中心
湖北师范大学电气工程与自动化学院
出处
《绝缘材料》
北大核心
2025年第3期131-140,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62473135)。
文摘
为提升电缆绝缘状态评估的精度,本文提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法与轻量级梯度提升机(LightGBM)算法的电缆绝缘状态评估方法。首先将数据集中所有特征进行组合,形成不同的特征子集,通过遍历所有的特征子集,找到五折交叉验证的准确率最高所对应的特征组合,完成对输入特征的筛选。然后使用BO算法对LightGBM中的7个超参数进行寻优。最后利用本文所提出的BO-LightGBM算法完成对电缆绝缘状态的评估。结果表明:本文提出的特征子集法与主成分分析法和互信息筛选法相比能更好地提升模型表现;经过BO算法优化后,LightGBM模型的精度能得到进一步的提升,与粒子群优化算法(PSO)和遗传算法优化(GA)相比,BO算法的计算效率能在几乎相同的精度下分别提升约80%和86.9%;与其他常用机器学习算法进行对比,本文模型的相关性能指标均为最优。
关键词
XLPE电缆
状态评估
机器学习
贝叶斯优化算法
轻量级梯度提升机算法
Keywords
XLPE cable
state assessment
machine learning
Bayesian optimization(BO)algorithm
light gradient boosting machine(LightGBM)algorithm
分类号
TM215 [一般工业技术—材料科学与工程]
TM247 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于IC卡数据的公交乘客下车站点推算模型
被引量：
3
2
作者
张志熙
陈玲娟
机构
武汉科技大学汽车与交通工程学院
出处
《昆明理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第1期142-149,共8页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目(19YJCZH007)
武汉科技大学2018年国家级大学生创新创业训练计划项目(201810488027)。
文摘
对智能公交系统IC卡数据、GPS数据挖掘与应用问题进行了研究,构建了基于公交站点下车概率的乘客下车站点推算模型.该模型提取公交乘客通勤、随机出行等行为链,考虑站点吸引权及当次乘车方向下游站点数等影响因素,判断随机出行下车站点.针对该模型提出了乘客下车站点判断算法,并设计了模型的检验方法.以青岛市11路公交为例验证算法,检验回归方程系数值为1.0211.结果表明,该算法能实现乘客下车站点有效推算,具有良好可靠性.
关键词
智能交通
数据挖掘
出行行为
下车站点
数据分析
Keywords
intelligent transportation
data mining
travel behavior
alighting stop
data analysis
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BO-LightGBM算法的XLPE配电电缆绝缘状态评估
罗正均
叶刚
周箩鱼
李涛
陈楠
张志熙
《绝缘材料》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于IC卡数据的公交乘客下车站点推算模型
张志熙
陈玲娟
《昆明理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
3
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