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基于knn和随机森林算法的腐蚀泄漏风险软检测模型

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油气储运 2024年

作者：杨阳李成志杜选于晓董绍华昆仑数智科技有限责任公司华北电力大学能源动力与机械工程学院中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院

【目的】城镇燃气管网完整性管理需要有效的风险评价方法，腐蚀泄漏风险评价需要将风险评价因子充分与各项检测业务进行结合，然而当前检测数据繁杂且缺失严重，亟需一种可预测与评价腐蚀泄漏风险的方法。【方法】通过相关性分析，筛选... 详细信息

【目的】城镇燃气管网完整性管理需要有效的风险评价方法，腐蚀泄漏风险评价需要将风险评价因子充分与各项检测业务进行结合，然而当前检测数据繁杂且缺失严重，亟需一种可预测与评价腐蚀泄漏风险的方法。【方法】通过相关性分析，筛选出与腐蚀泄漏风险相关的关键指标，结合管道本体数据和周围环境数据，采用knn和随机森林算法，建立智能软检测模型。【结果】该模型能够对缺失检测数据进行预测，实现关键指标的间接测量，模型预测值与真实测量值的相对误差小于25%，达到合格水平。该模型可在数据缺失情况下有效预测管道腐蚀泄漏风险，为定量评价奠定基础。与前人研究相比，模型在多因素耦合关系提取与算法选择上进行创新，提高了预测的准确性与可靠性。然而，部分异常数据表明该模型在某些条件下的预测能力有限，且模型依赖于数据完整性和准确性。设法提高检测数据数量和质量，优化关键风险指标特征提取方法，可以进一步提高模型精度。【结论】本研究丰富了燃气管道腐蚀泄漏风险预测理论，在提高管道运行安全性和可靠性方面具有实用价值，未来应着重改进数据采集和分析技术，进一步优化模型结构，提升其在不同应用场景下的适应性和准确性。

关键词：城镇燃气管网 knn 随机森林泄漏风险软检测定量风险评价

基于机器学习技术的返乡发展人群预测模型研究与应用

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电信科学 2024年第5期40卷 131-140页

作者：杜昭谢国城陈静旋张伟斌中国电信股份有限公司广东分公司广东广州510062 广东亿迅科技有限公司广东广州510627

随着经济的发展和一线城市生活压力的增大,越来越多的人迁移城市以及返回家乡发展,为了高效服务用户和提升用户产品使用体验,提出基于LightGBM、CatBoost等算法来预测返乡发展人群,并进行了异构模型融合。通过模型对比,所提融合模型有... 详细信息

随着经济的发展和一线城市生活压力的增大,越来越多的人迁移城市以及返回家乡发展,为了高效服务用户和提升用户产品使用体验,提出基于LightGBM、CatBoost等算法来预测返乡发展人群,并进行了异构模型融合。通过模型对比,所提融合模型有更好的效果,可以为服务和产品提供依据,减少流失优化感知,提高市场保有率。

关键词： LightGBM 特征工程 knn K折交叉验证

基于脉冲电流和紫外脉冲的多源局部放电诊断方法

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绝缘材料 2024年第1期57卷 101-108页

作者：苏志雄孙康丁浩张周胜上海电力大学电气工程学院上海200090 国网盐城市大丰区供电公司江苏盐城224100

本研究提出了一种基于脉冲电流法和紫外脉冲法联合检测的多源局部放电诊断方法,针对4种基本缺陷模型,搭建了开关柜多源局部放电实验平台。对联合检测得到的局部放电信息特征进行提取并构建数据库,使用k近邻(knn)算法和有向无环图支持向... 详细信息

本研究提出了一种基于脉冲电流法和紫外脉冲法联合检测的多源局部放电诊断方法,针对4种基本缺陷模型,搭建了开关柜多源局部放电实验平台。对联合检测得到的局部放电信息特征进行提取并构建数据库,使用k近邻(knn)算法和有向无环图支持向量机(DAG-SVMs)算法对局部放电类型进行识别。结果表明:脉冲电流法测得的放电图谱中放电次数和放电量的变化与模型中缺陷种类有关,气隙、沿面缺陷的引入使放电量增大和图谱对称性提高,电晕缺陷的引入使放电次数增多;紫外脉冲法测得的放电脉冲数与多源放电模型中缺陷个数和缺陷的紫外/可见光比值有关,缺陷个数和紫外/可见光比值越高,放电脉冲数越大;knn算法识别准确率最高可达到99.67%。

关键词：开关柜多源放电 knn DAG-SVMs 脉冲电流法紫外脉冲法

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基于边界信息的自适应过采样算法

郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：杜睿山靳明洋孟令东宋健辉东北石油大学计算机与信息技术学院东北石油大学黑龙江油气藏及地下储库完整性评价重点实验室

针对人工少数类过采样算法(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。该算法首先使用K近邻算法进行... 详细信息

针对人工少数类过采样算法(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。该算法首先使用K近邻算法进行噪声过滤,接着确定边界点并在边界点中寻找合适的点作为根样本点,并以其K近邻点中与其同类且欧氏距离最远的点作为候选样本点。然后,根据根样本点所携带的边界信息确定该点所合成的样本数量,并据根样本点和候选样本点生成一个n维球体作为样本的合成区间,最后对合成样本进行判断以确定其是否满足条件。通过实验证明,该算法生成的样本质量要优于SMOTE及其常见变种算法。

关键词： SMOTE knn 过采样算法数据不均衡 ISMOTE

基于改进LightGBM的室内指纹定位算法

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科学技术与工程 2024年第15期24卷 6306-6312页

作者：卢海钊张烈平王守峰陈泓源广西高校先进制造与自动化技术重点实验室(桂林理工大学) 桂林541006 桂林理工大学电气与电子工程系南宁532100

针对室内定位算法在定位时所用时间较长和定位精度较低的问题,提出了一种基于改进LightGBM(light gradient boosting machine)算法的室内定位算法。该算法首先针对指纹库中的数据进行预处理,通过knn(K-nearest neighborhood)算法去除异... 详细信息

针对室内定位算法在定位时所用时间较长和定位精度较低的问题,提出了一种基于改进LightGBM(light gradient boosting machine)算法的室内定位算法。该算法首先针对指纹库中的数据进行预处理,通过knn(K-nearest neighborhood)算法去除异常点和离群点,降低环境噪声干扰,提高数据可靠性。接下来,将样本集划分为训练集和测试集,使用LightGBM算法对进行建模。同时,使用遗传算法调整LightGBM算法中的参数,并根据适应度函数寻找最优参数,得到LightGBM+GA(genetic algorithm)坐标预测模型。最后,根据优化后的参数建立预测模型实现坐标预测。实验结果表明,该算法在WiFi定位的精度上较与极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法提高0.1 m,相较于GBDT(gradient boosting decision tree)算法提高0.19 m,在定位时间上,LightGBM+GA算法比GBDT算法快5.10 s,比XGBoost算法快5.97 s,具有较好的实用性。

关键词： LightGBM 遗传算法室内定位 knn

(KNa)NbTaO铁电性的第一性原理研究

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原子与分子物理学报 2024年 144-152页

作者：褚新建雷博程刘晨曦刘纪博新疆大学物理科学与技术学院新疆固体物理与器件重点实验室新疆科技学院信息科学与工程学院西安工业大学光电工程学院

随着铅基陶瓷的大量使用，造成了严重的环境和健康问题，为了能够找寻替代铅基陶瓷的材料，人们开始了对无铅陶瓷材料的探索.(K0.5Na0.5)NbO3材料由于其优异的铁电压电性能，成为了无铅陶瓷材料的代表，但是碱性组分在高温下的高挥发性... 详细信息

随着铅基陶瓷的大量使用，造成了严重的环境和健康问题，为了能够找寻替代铅基陶瓷的材料，人们开始了对无铅陶瓷材料的探索.(K0.5Na0.5)NbO3材料由于其优异的铁电压电性能，成为了无铅陶瓷材料的代表，但是碱性组分在高温下的高挥发性使其应用范围受到了极大的限制.基于这样的考虑，本文基于密度泛函理论的第一性原理方法，探究了(K0.5Na0.5)Nb1-xTaxO3(x=0.125,0.25,0.375,0.5,0.625,0.75,0.875,1)九种体系的铁电性能，结果表明：随着Ta浓度的增加，晶格常数发生了突变，由此猜测knn材料随着Ta浓度的增加，发生了正交-单斜的相变；Ta的掺入能够降低knn材料的烧结难度，且随着Ta浓度的增加，形成难度逐渐降低；掺杂体系中，Ta-4f轨道与Na-3p,K-4p以及O-2s轨道电子发生了杂化，使导带底Nb-4d与Na-3p电子的态密度峰向高能区移动，禁带宽度呈现增加的趋势；在分析knn材料铁电性作用机理时发现knn的铁电极化类型是离子位移型极化，且在[001]方向上不具有极化能力.分析掺杂后各个体系的极化强度，发现随着Ta浓度的增加，极化强度逐渐降低，但是在低浓度掺杂时极化有向上增加的趋势，这可能是体系在低浓存在着正交与单斜的准同型相界(Morphotropic phase boundary,MPB)导致的，由此可以判断，低浓度掺杂有利于提高knn材料的铁电性能.

关键词：第一性原理钙钛矿结果 knn 铁电性

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基于特征加权的knn模型岩性识别方法

物探与化探 2024年第2期48卷 428-436页

作者：郭雨姗王万银长安大学地质工程与测绘学院陕西西安710054 中国科学院海洋地质与环境重点实验室山东青岛266071 海洋油气勘探国家工程研究中心北京100028

岩性识别是一项重要的地质工作,为固体矿产勘探与油气勘探奠定了坚实的地质基础。岩石物性是连接岩性和地球物理场的桥梁,可以通过物性之间的差异进行岩性识别,但不同岩石的物性数据往往存在一定重合,仅靠交会图无法准确地识别岩性。KN... 详细信息

岩性识别是一项重要的地质工作,为固体矿产勘探与油气勘探奠定了坚实的地质基础。岩石物性是连接岩性和地球物理场的桥梁,可以通过物性之间的差异进行岩性识别,但不同岩石的物性数据往往存在一定重合,仅靠交会图无法准确地识别岩性。knn(K近邻)模型是一种简单、直接的机器学习方法,准确度和灵敏度都很高,适用于多分类问题。基于此,本文将基于特征加权的knn模型引入岩性识别中,该方法将传统knn模型与属性特征的信息增益相结合,对不同特征赋予不同权重,可以直观地反映属性特征对分类的重要程度。实验证明,相比于传统knn方法,基于特征加权的knn模型对岩性交界处的识别能力有大幅提升,整体提高了岩性识别的准确性和稳定性。

关键词： knn 岩性识别信息增益特征权重

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基于knn算法的复合绝缘子憎水性等级分类

山西电力 2024年第3期 17-20页

作者：乔逸卓张红旗杨逸宸王海楠钱卓昊内蒙古农业大学内蒙古呼和浩特010000

传统的复合绝缘子憎水性等级分类主要依靠电网工作人员在高空下进行,受到环境、天气等因素的影响,检测质量难以保证,工作效率低下。提出一种基于knn算法的复合绝缘子憎水性等级分类方法,并对knn算法进行试验,选择最合适的参数进行复合... 详细信息

传统的复合绝缘子憎水性等级分类主要依靠电网工作人员在高空下进行,受到环境、天气等因素的影响,检测质量难以保证,工作效率低下。提出一种基于knn算法的复合绝缘子憎水性等级分类方法,并对knn算法进行试验,选择最合适的参数进行复合绝缘子憎水性等级分类。试验结果表明,当K=8,使用曼哈顿距离,对复合绝缘子憎水性等级分类准确率最高,达到86.41%。

关键词：复合绝缘子憎水性 knn 曼哈顿距离

基于动态调参knn分类算法的股票涨跌预测模型分析

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微型电脑应用 2024年第4期40卷 1-4页

作者：曹宇鲁明旭上海城建职业学院人工智能应用学院上海201415

预测股票涨跌是机器学习分类算法的重要应用场景之一,根据以往实践中的经验,不同种类的股票由于数据特征不同,所以需要用携带不同参数的knn分类模型来预测。用基于交叉熵的损失函数据训练knn模型,以此确定knn模型关键参数的做法,在此基... 详细信息

预测股票涨跌是机器学习分类算法的重要应用场景之一,根据以往实践中的经验,不同种类的股票由于数据特征不同,所以需要用携带不同参数的knn分类模型来预测。用基于交叉熵的损失函数据训练knn模型,以此确定knn模型关键参数的做法,在此基础上给出能根据不同股票数据动态调整knn算法关键参数的预测股票涨跌的模型。实践表明,这个模型在预测数据特征不同的股票涨跌情况时,均能表现出较高的准确性。

关键词： knn 机器学习股票预测模型

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