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基于正则化贪心森林的多维频率指标智能化预测方法
被引量：
6
1
作者
黄明增
文云峰
+4 位作者
汪荣华
胥威汀
李婷
苟竞
赵荣臻
《电力建设》
北大核心
2020年第9期124-131,共8页
为实现海量预想故障下电力系统频率响应性能的快速和精确感知,文章提出了一种基于正则化贪心森林(regularized greedy forests,RGF)的多维频率指标智能化预测方法。该方法采用RGF建立特征输入与多维频率指标之间的非线性映射关系,通过...
为实现海量预想故障下电力系统频率响应性能的快速和精确感知,文章提出了一种基于正则化贪心森林(regularized greedy forests,RGF)的多维频率指标智能化预测方法。该方法采用RGF建立特征输入与多维频率指标之间的非线性映射关系,通过对全局参数进行优化,并引入3种正则化机制,使所构建的机器学习模型能够有效表征复杂函数,防止过拟合。为保证预测算法的性能,通过网格搜索遍历参数组合,以确定所构建RGF模型的最佳参数。在改进的IEEE RTS-79系统上开展了算例测试,与时域仿真、随机森林和梯度提升方法所得结果进行比较,验证了所提方法的准确性、快速性以及良好的泛化能力。
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关键词
频率
惯性
智能
化
预测
正则
化
贪心
森林
网格搜索法
原文传递
基于正则化贪心森林算法的情感分析方法研究
被引量：
1
2
作者
吴彤
张贯虹
陈婷婷
《合肥学院学报（综合版）》
2021年第5期109-114,共6页
针对微博评论数据的分布不平衡特点在传统机器学习方法决策树的基础上,提出一种新的解决方法,使用集成学习RGF算法对数据进行迭代训练,进而调整训练样本的权重,获得最优的结果。实验结果表明在不同语料库数据集下,本方法较其他模型在准...
针对微博评论数据的分布不平衡特点在传统机器学习方法决策树的基础上,提出一种新的解决方法,使用集成学习RGF算法对数据进行迭代训练,进而调整训练样本的权重,获得最优的结果。实验结果表明在不同语料库数据集下,本方法较其他模型在准确率、召回率和F1值上都取得了良好的表现,验证了本方法在微博非平衡短文本数据集中进行情感分析的有效性。
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关键词
决策树
集成学习
情感分析
正则
化
贪心
森林
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职称材料
基于最大信息系数和多目标Stacking集成学习的综合能源系统多元负荷预测
被引量：
28
3
作者
崔树银
汪昕杰
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期32-39,81,共9页
精确的多元负荷预测对于综合能源系统的能源调度与运行规划起到重要的作用。对电、热、冷负荷单独进行预测的传统方法会忽略多元负荷间的耦合关系。针对这一问题,提出一种基于多目标Stacking集成学习的多元负荷协同预测模型。引入最大...
精确的多元负荷预测对于综合能源系统的能源调度与运行规划起到重要的作用。对电、热、冷负荷单独进行预测的传统方法会忽略多元负荷间的耦合关系。针对这一问题,提出一种基于多目标Stacking集成学习的多元负荷协同预测模型。引入最大信息系数对多元负荷及天气因素进行相关性分析,并提出负荷耦合形态指标来深度挖掘多元负荷间的耦合关系;将多目标回归与Stacking集成学习模型相结合,建立多元负荷协同预测模型;通过实际算例验证所提模型的有效性,算例结果表明,与其他预测模型相比,所提模型预测精度更高。
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关键词
多目标回归
Stacking集成学习
综合能源系统
最大信息系数
正则
化
贪心
森林
算法
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职称材料
题名
基于正则化贪心森林的多维频率指标智能化预测方法
被引量：
6
1
作者
黄明增
文云峰
汪荣华
胥威汀
李婷
苟竞
赵荣臻
机构
湖南大学电气与信息工程学院
国网四川省电力公司经济技术研究院
南京南瑞继保电气有限公司
出处
《电力建设》
北大核心
2020年第9期124-131,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51707017)
湖南省自然科学优秀青年基金项目(2020JJ3011)
国家电网公司科技项目(SGSCJY00GHJS1900010)。
文摘
为实现海量预想故障下电力系统频率响应性能的快速和精确感知,文章提出了一种基于正则化贪心森林(regularized greedy forests,RGF)的多维频率指标智能化预测方法。该方法采用RGF建立特征输入与多维频率指标之间的非线性映射关系,通过对全局参数进行优化,并引入3种正则化机制,使所构建的机器学习模型能够有效表征复杂函数,防止过拟合。为保证预测算法的性能,通过网格搜索遍历参数组合,以确定所构建RGF模型的最佳参数。在改进的IEEE RTS-79系统上开展了算例测试,与时域仿真、随机森林和梯度提升方法所得结果进行比较,验证了所提方法的准确性、快速性以及良好的泛化能力。
关键词
频率
惯性
智能
化
预测
正则
化
贪心
森林
网格搜索法
Keywords
frequency
inertia
intelligent prediction
regularized greedy forests
grid search
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
基于正则化贪心森林算法的情感分析方法研究
被引量：
1
2
作者
吴彤
张贯虹
陈婷婷
机构
合肥学院人工智能与大数据学院
出处
《合肥学院学报（综合版）》
2021年第5期109-114,共6页
基金
安徽省重点研究与开发计划基金资助项目“基于知识图谱的电子数据取证一体化平台与示范”(202104d07020006)
安徽省自然科学基金资助项目“面向推荐引擎和数据特性的文本情感分析方法研究”(2108085MF223)
安徽省科技重大专项基金资助项目“基于工业数据的驱动电机智能装配设备远程监控与故障诊断研究与应用”(201903a05020011)资助。
文摘
针对微博评论数据的分布不平衡特点在传统机器学习方法决策树的基础上,提出一种新的解决方法,使用集成学习RGF算法对数据进行迭代训练,进而调整训练样本的权重,获得最优的结果。实验结果表明在不同语料库数据集下,本方法较其他模型在准确率、召回率和F1值上都取得了良好的表现,验证了本方法在微博非平衡短文本数据集中进行情感分析的有效性。
关键词
决策树
集成学习
情感分析
正则
化
贪心
森林
Keywords
decision tree
ensemble learning
sentiment analysis
regularized greedy forest
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于最大信息系数和多目标Stacking集成学习的综合能源系统多元负荷预测
被引量：
28
3
作者
崔树银
汪昕杰
机构
上海电力大学经济与管理学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期32-39,81,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71972127)。
文摘
精确的多元负荷预测对于综合能源系统的能源调度与运行规划起到重要的作用。对电、热、冷负荷单独进行预测的传统方法会忽略多元负荷间的耦合关系。针对这一问题,提出一种基于多目标Stacking集成学习的多元负荷协同预测模型。引入最大信息系数对多元负荷及天气因素进行相关性分析,并提出负荷耦合形态指标来深度挖掘多元负荷间的耦合关系;将多目标回归与Stacking集成学习模型相结合,建立多元负荷协同预测模型;通过实际算例验证所提模型的有效性,算例结果表明,与其他预测模型相比,所提模型预测精度更高。
关键词
多目标回归
Stacking集成学习
综合能源系统
最大信息系数
正则
化
贪心
森林
算法
Keywords
multi-objective regression
Stacking ensemble learning
integrated energy system
maximal information coefficient
regularized greedy forest algorithm
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正则化贪心森林的多维频率指标智能化预测方法
黄明增
文云峰
汪荣华
胥威汀
李婷
苟竞
赵荣臻
《电力建设》
北大核心
2020
6
原文传递
2
基于正则化贪心森林算法的情感分析方法研究
吴彤
张贯虹
陈婷婷
《合肥学院学报（综合版）》
2021
1
下载PDF
职称材料
3
基于最大信息系数和多目标Stacking集成学习的综合能源系统多元负荷预测
崔树银
汪昕杰
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022
28
下载PDF
职称材料
已选择
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