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基于LightGBM和蚁群算法优化的特征选择方法

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现代计算机 2024年第4期30卷 34-38页

作者：别春洋陶贻勇安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001

在处理高维特征数据时通常会面临冗余和不相关的问题,Relief作为一种传统的特征选择算法因其具有较高的稳定性和计算效率,从而被广泛应用。但其特征选择结果具有随机性,且对于特征之间存在较强依赖关系的数据集,如共线性等,可能会导致... 详细信息

在处理高维特征数据时通常会面临冗余和不相关的问题,Relief作为一种传统的特征选择算法因其具有较高的稳定性和计算效率,从而被广泛应用。但其特征选择结果具有随机性,且对于特征之间存在较强依赖关系的数据集,如共线性等,可能会导致结果不准确。基于对特征选择方法的研究,给出了基于LightGBM和蚁群算法的L-ACO方法,使用LightGBM算法的特征重要性来表示L-ACO算法蚁群路径搜索过程的启发式信息。同时,使用特征之间的皮尔森相关系数来调整信息素浓度,以便更好地控制特征的相关性。实验证明,L-ACO方法可以在保证分类准确率的前提下,减少特征数量,降低特征冗余,并提高算法性能。

关键词：特征选择 LightGBM 蚁群算法皮尔森系数

基于支持向量机的致密油藏水平井体积压裂初期产能预测

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中国海上油气 2022年第1期34卷 102-109页

作者：陈浩张超徐程浩王智林李芳芳尚云志张苏杰李旋中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院北京102249 中国石油辽河油田分公司勘探开发研究院辽宁盘锦124011 中国石化江苏油田分公司勘探开发研究院江苏扬州225009 中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司天津300452 大庆油田有限责任公司勘探开发研究院黑龙江大庆163712 渤海钻探工程有限公司井下技术服务公司天津300283

水平井产能预测和评价是致密油藏合理有效开发的关键环节。由于体积压裂后,缝网分布复杂且相互干扰,传统经验公式法和数学解析法在低渗-致密油藏的产能预测普遍误差较大。本文基于大庆油田M2区块20口水平井体积压裂的钻遇、压裂和试油数... 详细信息

水平井产能预测和评价是致密油藏合理有效开发的关键环节。由于体积压裂后,缝网分布复杂且相互干扰,传统经验公式法和数学解析法在低渗-致密油藏的产能预测普遍误差较大。本文基于大庆油田M2区块20口水平井体积压裂的钻遇、压裂和试油数据,首先采用皮尔森系数、斯皮尔曼系数和肯德尔系数进行了主控因素分析,筛选和评价了7个主要参数。在此基础上,通过样本数据的标准化、主成分分析预处理和交叉验证方法优选,建立了基于支持向量机的致密油藏水平井体积压裂初期产能预测模型。结果表明,开发初期井数较少时,支持向量机留P交叉验证的预测效果最好,平均相对误差仅为5.4%。随着后续生产开采井数增加,建议优选精度较好、运算速度更快的10折法。根据不同的开发阶段的数据量情况,随时调整预测模型,为目标区块不同开发阶段水平井体积压裂现场施工参数优化和产能评价提供重要参考。

关键词：致密油藏压裂水平井产能预测支持向量机交叉验证法皮尔森系数

基于随机矩阵的气象与用电规律相关性及综合评价研究

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基于随机矩阵的气象与用电规律相关性及综合评价研究

作者：李宜晓山东大学

学位级别：硕士

如今,我国大力推进智能电网的建设,电网规模进一步扩大,组成元素更加多元。这给电网的稳定分析和负荷的精准预测带来了诸多挑战,同样也引出了巨大的发展潜能。传统的电力系统建模分析方法因智能电网建设的不断深入逐渐显露出弊端。因此... 详细信息

如今,我国大力推进智能电网的建设,电网规模进一步扩大,组成元素更加多元。这给电网的稳定分析和负荷的精准预测带来了诸多挑战,同样也引出了巨大的发展潜能。传统的电力系统建模分析方法因智能电网建设的不断深入逐渐显露出弊端。因此掌握电力数据的关键技术对电力行业的数字赋能和新型电力系统建设具有重要意义。而负荷行为还受气象因素在内的诸多因素的影响,且没有已知公式可以借鉴,具有典型的随机性、追踪困难、复杂耦合性、波动性等特点。这给多变气象背景下掌握负荷行为变化规律增加了更多挑战。因此,快速、准确利用电网中历史及实时数据,挖掘并量化气象因素与负荷用电行为之间的相关性,将为提高负荷的预测精度、辅助后续电力调度决策具有重要意义。目前针对气象因素与电网负荷行为之间的相关性研究具体存在以下缺陷:1)现有的相关性研究主要聚焦于温度或者湿度这种单一的气象因素对电力负荷变化的影响,但能够影响人们对环境舒适度感知的气象因素不仅仅在于温度或者湿度,风速、风向、日照强度及时间、降雨量、气压等气象因素都有可能会对用户的用电行为产生影响。因此只研究某单一气象因素是较片面的,无法形成完整分析框架;2)现有的针对耦合气象因素与有功负荷数据之间的相关性研究中,耦合气象指标分析相对独立,缺少多个耦合气象因素之间的多角度对比分析,如气象因素对负荷用电行为的累积效应和滞后效应分析,导致了各个气象因素指标在实际使用时较分散,无法针对特定地区实现有效指标的筛选,使用效率低,计算时间长,无法实现复杂气象状况下电网信息的快速、高效利用;3)现有的指标评价多针对低碳电网建设、市场调峰及配网停电风险评估等方面。而气象因素作为影响电网状态的重要因素之一,缺少该因素对电网运行影响程度的综合评价研究,缺乏指标之间的横向占比关系。针对上述不足,本文做出了如下改进:1)本文扩充了研究对象,针对影响电力系统的气象因素做了进一步细分,将单一气象因素和耦合气象因素包含在内,形成了较完整分析框架。2)本文将随机矩阵理论和皮尔森系数理论应用到气象因素与有功负荷之间相关性研究中。充分发挥随机矩阵理论在大体量数据处理方面的优势,包括数据处理快,承载数据体量大,矩阵构成维数大等优点,气象因素的累积效应得到有效的体现。皮尔森系数理论用来比较气象因素与有功负荷数据之间的追踪性能,实现气象因素与有功负荷量之间潜在相关性的深度挖掘,充分考虑电力用户的行为,为源荷互动提供有力支撑。3)本文提出了融合层次分析法,将层次分析法融入上述的相关性分析框架中,利用相关性分析指标的相对大小代替层次分析法中的专家打分环节,从而改变了两两比较矩阵的数据构成,弱化了人为主观因素,有效改善了层次分析法主动性强、不可控的局限;并根据分析结果,最终建立了气象因素对有功负荷相关性的完整指标架构,明确了多个气象因素之间的占比关系,并进行横向相关性分析比较,完善了气象因素对电力系统的相关性研究。最后,将筛选出的气象因素变量加入负荷预测过程中,仿真结果验证了本文所述方法的有效性,最终形成了逻辑闭环。

关键词：负荷预测负荷行为分析相关性分析随机矩阵皮尔森系数融合层次分析法

基于XGBoost和蚁群算法的特征选择方法

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计算机科学与应用 2023年第4期13卷 883-889页

作者：张凌翱青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛

在机器学习领域,处理高维特征数据时通常会面临冗余和不相关的特征问题,因此特征选择成为一个重要的挑战。对于多维度数据,Relief算法作为一种传统的特征选择算法,具有较高的计算效率和较好的稳定性,被大量应用于实际场景,但Relief算法... 详细信息

在机器学习领域,处理高维特征数据时通常会面临冗余和不相关的特征问题,因此特征选择成为一个重要的挑战。对于多维度数据,Relief算法作为一种传统的特征选择算法,具有较高的计算效率和较好的稳定性,被大量应用于实际场景,但Relief算法的特征选择结果具有随机性,不同的初始采样会有不同的结果,且对于特征之间存在较强依赖关系的数据集,如共线性等,可能会导致结果不准确。本文提出了一种特征选择方法,称为X-ACO方法,它结合了XGBoost和蚁群算法。本文算法蚁群路径搜索过程的启发式信息使用XGBoost算法的特征重要性来表示。同时,使用特征之间的皮尔森相关系数来调整信息素浓度,以便更好地控制特征的相关性。实验证明,X-ACO方法可以在保证分类准确率的前提下,减少特征数量,降低特征冗余,并提高算法性能。

关键词：特征选择 XGBoost 蚁群算法皮尔森系数

地方高校学报稿源现状分析及质量提升策略——以陕西省为例

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学报编辑论丛 2023年 488-499页

作者：吴振松黄崇亚西安航空学院学报编辑部西安交通大学期刊中心

定量分析地方高校学报稿源现状,总结提升地方高校学报高质量发展的举措,更好地为地方高校学科建设服务。以陕西省新建本科高校以及8所非双一流普通本科高校学报为例,统计分析其近5年的稿源现状、学术影响力、高校对学报支持力度、约定... 详细信息

定量分析地方高校学报稿源现状,总结提升地方高校学报高质量发展的举措,更好地为地方高校学科建设服务。以陕西省新建本科高校以及8所非双一流普通本科高校学报为例,统计分析其近5年的稿源现状、学术影响力、高校对学报支持力度、约定处理稿件周期,通过皮尔森系数表征地方高校学报受高校支持力度和约定处理稿件周期等与学术影响力的相关性。研究发现新建本科高校学报发表本校稿件、具有高级职称作者及基金项目稿件占比较低,高校对学报支持力度较弱,学报学术影响力较低;地方高校学报学术影响力与高校对学报支持力度正相关,学报学术影响力与约定处理稿件周期负相关。提升地方高校学报服务学校发展的管理水平,加大高校对学报支持力度,创建并优化投稿系统,缩短稿件处理周期,加大组稿、约稿,增加高质量稿源占比,提升学报学术影响力的办刊管理策略,更好地为地方高校学科建设服务。

关键词：地方高校学报稿源现状学术影响力支持力度皮尔森系数相关性

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黑龙江省人口老龄化影响因素分析

经济师 2022年第6期 18-20页

作者：毛义华张钊胡雨晨浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058 浙江大学平衡建筑中心浙江杭州310014 浙江大学滨海产业技术研究院天津300301

从第七次全国人口普查不同层面的数据,可以观察到黑龙江省人口老龄化程度在全国范围较为突出,已经对黑龙江省经济社会发展和当地养老产业造成了巨大压力。文章通过SPSS软件利用皮尔森系数从不同维度对黑龙江省人口老龄化影响因素进行分... 详细信息

从第七次全国人口普查不同层面的数据,可以观察到黑龙江省人口老龄化程度在全国范围较为突出,已经对黑龙江省经济社会发展和当地养老产业造成了巨大压力。文章通过SPSS软件利用皮尔森系数从不同维度对黑龙江省人口老龄化影响因素进行分析,研究其相关程度。结果表明:人口自然增长率和人口净迁移率对黑龙江省人口老龄化发展水平具有很强的影响。最后提出鼓励生育政策、留住吸引人才政策等对策建议,从而延缓黑龙江省人口老龄化速度。

关键词：人口老龄化皮尔森系数人口净迁移率

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标签共现的标签聚类算法研究

计算机工程与应用 2015年第2期51卷 146-150,208页

作者：王娅丹李鹏金瑜刘宇武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

在社会网络中,标签聚类研究可以解决标签冗余和语义模糊等问题。为了提高聚类有效性,提出综合标签共现信息确定标签特征向量,通过特征向量的提取计算相似度,将传统聚类算法中用几何距离计算对象与中心对象的距离改为用皮尔森相关系数计... 详细信息

在社会网络中,标签聚类研究可以解决标签冗余和语义模糊等问题。为了提高聚类有效性,提出综合标签共现信息确定标签特征向量,通过特征向量的提取计算相似度,将传统聚类算法中用几何距离计算对象与中心对象的距离改为用皮尔森相关系数计算,提出结合K-means聚类算法对标签进行聚类的标签共现聚类算法,并分析了算法的复杂度。最后对不同聚类算法进行了相关对比实验,实验结果表明该聚类算法效果要好于其他的聚类算法,从而验证了该聚类算法的有效性和可行性。

关键词：标签聚类标签共现 K-means 皮尔森系数特征向量

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机构论文影响力预测指标研究

信息资源管理学报 2021年第3期11卷 132-136,F0003页

作者：施干卫吕国良浙江理工大学图书馆杭州310018

学科能否进入ESI通常用来评价某一科研机构的学科学术研究水平。为评价和预测科研机构的学科竞争力,并为科研管理部门提供决策支撑,本研究以机构产出论文的参考文献所发表期刊影响力标准化值为基础,构建了施引端变量指标RFV,并以此构建... 详细信息

学科能否进入ESI通常用来评价某一科研机构的学科学术研究水平。为评价和预测科研机构的学科竞争力,并为科研管理部门提供决策支撑,本研究以机构产出论文的参考文献所发表期刊影响力标准化值为基础,构建了施引端变量指标RFV,并以此构建线性回归模型来预测机构层级的学科被引频次。分别用直方图、散点图和P-P图来验证正态分布和模型的有效性,利用皮尔森相关系数分析两者之间的相关性强弱。实证研究结果显示,机构的被引频次TCo与其RFVo之间存在统计学上的强相关关系,验证了该模型的可行性及优越性。

关键词：施引端变量被引频次引文分析学术评价线性回归皮尔森系数学科竞争力

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WSNs中基于双层抑制数据冗余算法

兵器装备工程学报 2019年第5期40卷 128-131页

作者：赵梦龙李斌贵州职业技术学院信息工程学院贵阳550023 福建师范大学协和学院福州350117

针对无线传感网络的海量数据的处理问题,提出基于双层抑制数据冗余算法;在第一层,传感节点引用皮尔森相关算法压缩数据,减少数据量;在第二层,由融合节点引用K均值聚类算法消除邻居节点间的数据冗余,进行数据聚类,降低数据间的冗余;实验... 详细信息

针对无线传感网络的海量数据的处理问题,提出基于双层抑制数据冗余算法;在第一层,传感节点引用皮尔森相关算法压缩数据,减少数据量;在第二层,由融合节点引用K均值聚类算法消除邻居节点间的数据冗余,进行数据聚类,降低数据间的冗余;实验数据表明:提出的TSDR算法有效地降低数据冗余。

关键词：无线传感网络数据冗余数据压缩皮尔森系数 K 均值算法数据聚类