基于特征选择算法的建筑能耗预测集成模型_白雪

为提高建筑能耗预测效果,提出一种基于随机森林特征选择算法的建筑能耗预测集成回归模型（RF-GBDT）。通过随机森林的特征选择算法处理原始数据集生成最优特征子集,使用梯度提升决策树算法将6种基础的机器学习算法建立集成回归模型,以最优特征子集作为集成模型的输入数据集。使用评价指标RMSE和R2将集成模型预测结果与传统集成模型以及单一机器学习算法的预测结果进行对比,实验结果验证了集成后的RF-GBDT模型比单一算法的预测性能有了大幅度提升。

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基于回归模型的全卷积网络人群计数算法_吴晓燕

针对当前采用密度图回归方法估计人群数量时人数被高估的问题,提出一种基于计数回归和密度图估计的全卷积网络框架,采用计数回归与密度图回归相结合的方式对人群密度图进行估计。为训练模型参数和有效避免过拟合现象的出现,设计一种更深更轻且参数数量很少的完全卷积网络（full convolutional network,FCN）作为人群密度图估计器。实验结果表明,提出算法对密度分布不均和尺度不一的人群图像都有很好的适用性和准确性,算法性能优于现有的人群计数算法。

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基于粒子群算法的齿轮减速器模型的仿真设计_杨焱

为了解决减速器存在体积大、质量大、承载能力低、成本高和寿命短等问题,通过对一级圆柱齿轮减速器进行优化设计,以体积最小作为目标,结合轴强度、齿轮的强度、齿宽、模数等约束条件建立优化设计模型；结果表明:利用粒子群算法对减速器模型进行优化,包括粒子群初始化、计算适应度值、更新粒子等能够得出最优值。最后通过对齿轮减速器的校核验算来证明该齿轮减速在设计上是可行的。

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基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法_黄秀彬

传统的知识库多层次标签分类算法分类精度低,为了解决这一问题,基于最临近模型的知识库研究一种新的多层次标签分类算法。该算法对知识库多层次标签进行特征提取,将提取的对象标签特征进行特征降维,以此获得简化知识库多层次的特征空间,通过最临近模型计算简化知识库空间中对象特征之间的距离,通过计算结果完成多层次标签分类,实现基于最临近模型的知识库多层次标签分类算法研究。实验结果表明,基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法能够在短时间内实现精准分类。

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基于航空旅客隐私数据保护的联邦学习算法应用模型研究_郭睿

文章对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行分析,并提出面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法。在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用APP记录的居民消费数据进行联邦学习,极大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业多行业数据融合机器学习带来的数据隐私保护问题。

2021-04-22
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基于GBDT算法的大数据风控模型研究_王心逸

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

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基于XDrill算法的网络Web_服务改进模型_周世杰

为了满足很多应用对于Web服务传输性能要求不断增加的需求,提高Web服务性能,同时降低系统响应时间,最有效的方法是对SOAP进行文档压缩,然而当前主流的压缩算法仅适于单文档压缩,对于多文档（文档集）压缩,效率低下并且无法解决文档间冗余问题。首次将XDrill压缩算法应用于Web服务,在单机条件下的测试结果表明,XDrill压缩算法极大地提高了文档集压缩效率,与传统的Gzip和XMill相比,平均压缩效率增加约30%；进一步用XDrill压缩算法对Web服务进行改进,成功解决了文档间冗余问题,和Pure-SOAP（不进行SOAP压缩）以及XMill相比,其平均响应效率分别提升47.23%和8.61%。

2021-04-22
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基于DS算法的混胺燃料近红外光谱分析模型传递_王菊香

对混胺燃料的近红外光谱分析模型的传递方法进行研究。采用K/S（Kennard/Stone）算法选择转换集样品,采用直接校正（Direct Standardization,DS）算法对从仪器采集的光谱进行校正。通过光谱平均差异（ARMS）比较奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）算法和偏最小二乘法（Partial Least Squares,PLS）对光谱校正的效果。当PLS算法的最佳主因子数为3时,DS-PLS算法的光谱校正率可达到97.5%,优于DS-SVD算法。混胺样品的分析模型经过DS-PLS算法传递后,对从仪器的混胺样品各项指标的预测标准偏差（SEP）明显好于传递前,与主仪器预测效果接近,说明采用K/S算法选择合适的转换集样品后,通过DS-PLS模型传递算法可有效降低仪器间的光谱差异,实现近红外光谱分析模型在各台光谱仪之间共享。

2021-04-22
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