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基于VMD混合多尺度机器学习模型的碳排放权价格预测
1
作者 云坡 杨玉 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期418-425,共8页
构造了一种融合变分模态分解的多尺度混合碳价预测模型VMD-PSO-LSTM。结果显示,该模型能有效映射并拟合复杂多尺度的碳价时频信号,预测误差RMSE、MAE、MAPE仅为0.2109、0.176和0.0021,碳价预测精度和稳定性均优于基准模型。该模型的预... 构造了一种融合变分模态分解的多尺度混合碳价预测模型VMD-PSO-LSTM。结果显示,该模型能有效映射并拟合复杂多尺度的碳价时频信号,预测误差RMSE、MAE、MAPE仅为0.2109、0.176和0.0021,碳价预测精度和稳定性均优于基准模型。该模型的预测效果并不受随机样本预测期限差异的影响,并在较长随机区间的样本外预测上误差较小,展现出较强的预测鲁棒性和稳定性。 展开更多
关键词 碳排放权价格 预测 VMD-PSO-LSTM模型 多尺度 机器学习建模
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基于机器学习建模的航天器健康管理平台研究 被引量：3
2
作者 房红征 年夫强 +2 位作者 罗凯 王晓栋 李蕊 《计算机测量与控制》 2022年第12期112-118,共7页
近年来,随着深度学习等技术的快速发展和航天器系统数据量的不断增加,新型的机器学习平台凭借其友好的流程化分析框架、丰富的即插即用机器学习工具、分布式的服务等诸多优点,为航天器等领域复杂问题分析处理提出了新思路;在分析了航天... 近年来,随着深度学习等技术的快速发展和航天器系统数据量的不断增加,新型的机器学习平台凭借其友好的流程化分析框架、丰富的即插即用机器学习工具、分布式的服务等诸多优点,为航天器等领域复杂问题分析处理提出了新思路;在分析了航天器故障预测与健康管理方面存在的难点以及机器学习优势基础上,提出了面向机器学习建模的航天器健康管理平台设计方案与方法,分析了多语言融合的健康管理算法模型构建、基于分布式的健康管理计算服务引擎等关键技术,并以某卫星电源系统太阳电池阵功率预测等案例详细说明平台实际应用情况,验证结果表明研究成果能够为基于机器学习建模的航天器健康管理技术研究与应用提供技术参考,最终提高卫星、空间站等航天器的安全性。 展开更多
关键词 航天器 健康管理平台 机器学习建模 故障诊断 故障预测
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机器学习在土壤盐渍化遥感中应用的文献计量分析 被引量：1
3
作者 张佘淑 赵军 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期2812-2821,共10页
近年来,随着机器学习算法的发展,国内外专家学者致力于利用机器学习模型展开土壤盐渍化遥感相关研究,并取得了丰硕成果。本文利用文献计量可视化软件CiteSpace,对近十年来基于机器学习的土壤盐渍化遥感建模研究进行分析,确定了研究主题... 近年来,随着机器学习算法的发展,国内外专家学者致力于利用机器学习模型展开土壤盐渍化遥感相关研究,并取得了丰硕成果。本文利用文献计量可视化软件CiteSpace,对近十年来基于机器学习的土壤盐渍化遥感建模研究进行分析,确定了研究主题和热点,从机器学习算法、建模特征变量以及模型评价等方面评述研究进展,并针对当前研究热点对目前研究的局限性与发展趋势进行讨论。主要结论:1)机器学习算法在土壤盐渍化遥感建模中发挥着至关重要的作用,主要研究主题有机器学习算法及其精度研究、建模特征变量选择研究、遥感数据源选择对模型的影响研究、土壤盐渍化研究区域选择和基于机器学习的土壤盐渍化数字制图应用研究。2)目前的研究热点为辅助变量作为特征变量在模型构建中的应用、实测光谱数据与多源遥感光谱数据结合以及最佳机器学习算法选择。3)以2018年为节点,研究进展分为起步阶段和高速发展阶段,目前仍存在需要解决的挑战以提高模型的准确性。未来的研究方向应集中在云平台和机器学习在土壤盐碱化大范围、长期监测中的应用。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 文献计量可视化 机器学习建模 特征变量 模型评估 WOS数据库 CITESPACE
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