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基于迭代决策树的电力系统短期负荷预测研究

基于迭代决策树的电力系统短期负荷预测研究

作者：崔亚明华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

电力是促进国民经济发展、推动工业社会进步的重要组成部分,已经渗透工业、农业、畜牧业、医疗以及娱乐等生产生活的各个领域,成为了社会不可缺少的能源,社会的稳定和繁荣离不开电力系统的安全、有效运行。精准、有效的电力系统短期负... 详细信息

电力是促进国民经济发展、推动工业社会进步的重要组成部分,已经渗透工业、农业、畜牧业、医疗以及娱乐等生产生活的各个领域,成为了社会不可缺少的能源,社会的稳定和繁荣离不开电力系统的安全、有效运行。精准、有效的电力系统短期负荷预测是电力系统能够稳健运行的重要前提,因此找到合理有效电力系统短期预测的方法具有重要意义。本文综述了国内外研究现状,分析了各个单一负荷预测模型优劣,在单一预测模型基础上提出了组合预测模型的思想,根据单一预测模型预测结果,得到组合预测结果。本文首先对国内外的电力系统负荷预测研究现状作了简单介绍,阐述了负荷预测发展历程和所采用的重要负荷预测方法及模型,并分析了电力负荷的种类和主要特点以及影响电力负荷变化的一些外界相关影响因素。其次,详细介绍迭代决策树的一些基本理论,描述决策树的形成过程,以及迭代决策树形成过程,解释迭代决策树进行负荷预测的基本流程,并介绍了相关性分析的基本思想,将相关系数作为负荷预测模型输入变量的权重。然后介绍了组合预测中所采用的三种单一负荷预测模型,分析了各个单一模型预测的优缺点,提出了组合预测模型的思想。基于该预测模型,首先,利用皮尔逊相关系数法分析原始负荷数据,合理地选取输入变量以及各自的权重,然后将输入变量分别采用神经网络、多元回归和支持向量机进行负荷预测,然后将三种单一模型的预测结果作为迭代决策树的输入变量再进行负荷预测,得到最终负荷预测结果。紧接着将本文所提出的方法,与神经网络、多元回归和支持向量机单一模型预测结果进行多角度对比,证明了该方法的有效性。最后,对全文进行总结,总结本文研究中的局限性,以及下一步可以进行改进和优化的方向。

关键词：迭代决策树相关性分析组合预测短期负荷预测

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迭代决策树在混凝土抗压强度预测中的应用

四川建筑科学研究 2018年第5期44卷 85-87页

作者：张鑫张德贤徐路路河南工业大学信息科学与工程学院河南郑州450001

针对影响混凝土抗压强度的多种主要因素,采用迭代决策树方法构建了预测模型,并以28 d抗压强度作为研究对象。通过迭代决策树原理分析与实验测试进行了模型验证。结果表明,迭代决策树模型在混凝土抗压强度预测中具有很好的应用价值以及... 详细信息

针对影响混凝土抗压强度的多种主要因素,采用迭代决策树方法构建了预测模型,并以28 d抗压强度作为研究对象。通过迭代决策树原理分析与实验测试进行了模型验证。结果表明,迭代决策树模型在混凝土抗压强度预测中具有很好的应用价值以及更理想的预测结果。

关键词：混凝土抗压强度迭代决策树预测模型

基于梯度提升迭代决策树模型的渔船转移数据挖掘

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农业大数据学报 2021年第3期3卷 55-61页

作者：李怡德鲁峰朱勇徐硕孙璐中国水产科学研究院渔业工程研究所北京100141 青岛海洋科学与技术试点国家实验室青岛266237

渔船转移是海洋渔船日常管理过程中的一项关键业务,也是所有渔船管理业务中涉及流程最多、数据传递量最大的业务,通过对大量渔船历史转移数据进行处理分析,可挖掘出与渔船转移活动相关的潜在决定性因子,对保障渔民经济利益和制定渔船管... 详细信息

渔船转移是海洋渔船日常管理过程中的一项关键业务,也是所有渔船管理业务中涉及流程最多、数据传递量最大的业务,通过对大量渔船历史转移数据进行处理分析,可挖掘出与渔船转移活动相关的潜在决定性因子,对保障渔民经济利益和制定渔船管理政策等活动具有重要意义。本文基于中国渔政管理指挥系统中的渔船基础数据和渔船转移数据,并以浙江省为典型案例,选取2018年1月至2020年7月共计5641条渔船的历史转移业务数据进行数值化处理。采用梯度提升迭代决策树(GBDT)算法进行分类器逐级迭代,给出了特征分类结果与模型训练集,并最终构建了渔船被交易潜在可能性的单决策树和多决策树模型。通过模型中船龄、船长、船体材质、作业类型等渔船基本参数的权重,分析了渔民购置渔船的倾向性。结果表明:不同类型的渔船,被购置的可能性存在较大的差异,大船长、大吨位、高船龄、拖网及张网作业类型是渔船发生转移的重要决定因子。对比各项特征损失函数计算得到的损失值大小,20年船龄、大中型船长等特征的损失值比其他特征损失值小15%以上,意味着使用所选特征进行计算的分类识别率更高。本研究通过定量化分析渔民购置渔船的倾向性,可在渔船转移过程中最大化保障渔民的经济利益,同时可对渔船管理政策的制定起到辅助决策作用。

关键词：渔船转移 GBDT算法决策树数据挖掘渔业大数据迭代决策树渔船管理

基于迭代决策树的帕金森UPDRS预测模型研究

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计算机技术与发展 2019年第1期29卷 216-220页

作者：林钢季薇南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

迭代决策树(GBDT)属于机器学习算法的一种,该算法具有较好的真实分布拟合能力,可用于解决大部分回归问题。根据帕金森病对不同年龄的男性和女性患者语音的影响不同这一现实依据,提出将性别和年龄这一先验知识融入到GBDT,实现对统一帕金... 详细信息

迭代决策树(GBDT)属于机器学习算法的一种,该算法具有较好的真实分布拟合能力,可用于解决大部分回归问题。根据帕金森病对不同年龄的男性和女性患者语音的影响不同这一现实依据,提出将性别和年龄这一先验知识融入到GBDT,实现对统一帕金森评定量表(UPDRS)的预测。将性别和年龄作为先验知识,对UPDRS预测模型进行模型分解;根据迭代决策树的原理,对分解后的各模型运用决策树进行模型重构,并在各自残差减少的梯度方向上迭代训练新的决策树;将得到的以叶子节点作为增益的决策树作为最终的UPDRS预测模型。在远程帕金森数据集的仿真实验中,得到的total-updrs和motor-updrs平均绝对误差值分别为4. 498 0和3. 531 8,与最小二乘法相比,分别提高了52. 19%和53. 36%,与决策树相比,分别提高了52. 66%和52. 89%。实验结果表明,根据先验知识,使用性别和年龄的组合进行预测模型分解,并对分解各模型分别进行模型重构,能够有效提高UPDRS预测的准确率。

关键词：帕金森疾病语音统一帕金森评定量表性别划分年龄划分迭代决策树

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基于迭代决策树的ICU临床干预预测

计算机技术与发展 2020年第12期30卷 118-122页

作者：张娅峰龚振华南理工大学广东广州510641

在重症监护室中,临床干预的实时预测仍然是一个挑战。由于近来数字化趋势的发展,医院记录的信息越来越多。医生可以访问有关患者的大量数据,但能用来处理数据的时间和工具很少。智能的临床决策支持可以为医生提供患者何时需要特定干预... 详细信息

在重症监护室中,临床干预的实时预测仍然是一个挑战。由于近来数字化趋势的发展,医院记录的信息越来越多。医生可以访问有关患者的大量数据,但能用来处理数据的时间和工具很少。智能的临床决策支持可以为医生提供患者何时需要特定干预的预测信息。面对ICU病房数据密度大、质量高的特点,善于处理海量数据的机器学习算法吸引了医疗界的关注。通过提取患者在ICU期间产生的动态时间序列数据及患者静态人口学数据进行整合,使用GBDT、SVM等机器学习算法开发模型,学习这些数据的表现以预测患者何时需要进行连续肾脏治疗干预。预测是以一种前瞻性的方式进行的,以实现“实时”的性能。实验表明GBDT模型的准确率和召回率均达到80%以上。基于GBDT的ICU临床干预预测模型能够辅助临床医生进行风险预警,及时采取干预措施从而改善患者预后。

关键词：机器学习重症监护室干预预测迭代决策树

一种基于改进迭代决策树算法的目标威胁评估模型

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舰船电子工程 2017年第10期37卷 25-29页

作者：李寒雨秦克李家志罗威赵开敏中国舰船研究设计中心武汉430000

为了解决当前目标威胁程度评估的不足,完善威胁评估体系,在对目标威胁数据特点进行分析的基础上,提出了一种基于改进迭代决策树算法的目标威胁评估模型。通过实例对比验证了该模型的有效性和正确性。

关键词：迭代决策树威胁判断评估模型

基于FL-XGBoost算法的砂泥岩识别方法——以胜利油田牛庄地区为例

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油气地质与采收率 2023年第1期30卷 76-85页

作者：彭英李克文朱应科徐志峰杨澎涛孙秀玲中国石化胜利油田分公司物探研究院山东东营257000 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580 山东胜软科技股份有限公司山东东营257000

砂泥岩识别任务通常基于测井曲线,依据经验公式、实地岩心取样、交会图和聚类分析等传统方法实现,但这些方法难以充分利用测井曲线所包含的砂泥岩特征,且精度低、效率低,人为影响因素大。为此,以测井和录井资料为基础,综合砂泥岩识别的... 详细信息

砂泥岩识别任务通常基于测井曲线,依据经验公式、实地岩心取样、交会图和聚类分析等传统方法实现,但这些方法难以充分利用测井曲线所包含的砂泥岩特征,且精度低、效率低,人为影响因素大。为此,以测井和录井资料为基础,综合砂泥岩识别的关键技术难点,对测井参数进行敏感性分析,以选取适当的影响因素,通过多项预处理操作构建完整的训练数据集,并根据测井标签稀疏性的特点,引入Focal Loss函数,提出FL-XGBoost模型,进而开展胜利油田牛庄地区砂泥岩识别。研究结果表明,采用FL-XGBoost算法的砂泥岩识别模型对研究区砂泥岩识别的准确率达到了0.827。通过5种公开分类数据集设计对比实验,证明FL-XGBoost算法在识别分类领域上具有强泛化能力。

关键词： FL-XGBoost算法迭代决策树机器学习砂泥岩识别测井资料

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基于梯度回归树的化工品价格预测

化工管理 2019年第27期 13-14页

作者：逄勃王涛齐彦伟李德华赵光娟石化盈科信息技术有限责任公司

提出一种基于GBDT(梯度回归决策树)的化工品价格预测方法。通过宏观分析、微观分析和上下游产业链分析,确定相关影响因素,构造特征向量。根据深入业务分析,对影响因素特征进行扩充,提高模型的VC维。模型的性能指标分析表明,该算法的预... 详细信息

提出一种基于GBDT(梯度回归决策树)的化工品价格预测方法。通过宏观分析、微观分析和上下游产业链分析,确定相关影响因素,构造特征向量。根据深入业务分析,对影响因素特征进行扩充,提高模型的VC维。模型的性能指标分析表明,该算法的预测精度具有较高的预测精度,能够帮助企业实现动态成本控制;合理安排生产计划和库存配置。

关键词：回归预测集成方法化工品价格渐进梯度回归迭代决策树价格预测

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面向企业营销的全景用户画像与模型预测

面向企业营销的全景用户画像与模型预测

作者：杨洁浙江大学

学位级别：硕士

随着网络和信息技术的不断发展,数据在业务处理基础上不断积累,我们从信息技术时代进入了数据技术时代。企业营销方式也从Product,Price,Place,Promotion 这 4P 理论转向了 Consumer,Cost,Convenience,Communication 这 4C理论,以用户... 详细信息

随着网络和信息技术的不断发展,数据在业务处理基础上不断积累,我们从信息技术时代进入了数据技术时代。企业营销方式也从Product,Price,Place,Promotion 这 4P 理论转向了 Consumer,Cost,Convenience,Communication 这 4C理论,以用户为中心的精准营销是企业所需。但是现在的企业对用户的认知不清晰,用户信息不全,为了完善企业对用户的认知,本文将研究中心聚焦在全景用户画像和模型预测上,并结合KTV线上到线下的实际场景,最终实现企业的精细化运营。本文的工作主要包括以下方面:1.本文设计了一套分布式的处理框架。本文用Hadoop分布式文件系统和Hive实现数据分布式的存储和管理;用Impala系统实现用户画像的构建;用Spark集群实现模型预测;最终实现分布式的数据存储、管理和分析。2.本文实现了基于多源数据融合的用户画像构建。本文从内外部数据打通,多维度业务数据打通,多方位属性粒度等特性设计用户画像;通过Impala SQL直接获取、统计变换、自然语言处理、正则匹配、规则判定、用户事件模型等方式实现用户画像;最终企业利用用户画像实现对用户的了解,并能够满足企业营销业务。3.本文实现了由迭代决策树和线性模型融合的模型混合方式。该方法利用迭代决策树实现特征的自动发现,利用树的路径扩充特征向量,并结合线性模型提高模型的精度。本文将该方法应用到用户性别分类和用户消费额度预测模型中,并设计多种方案包括随机森林、迭代决策树等进行实验对比,验证了该方案的有效性和精确性。

关键词：全景用户画像迭代决策树线性模型随机森林分布式数据存储与管理