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大数据环境下的船舶中间产品装配工时预测模型 被引量：1
1
作者 苏翔 徐瑞林 +1 位作者 杨玉雪 史恭波 《造船技术》 2023年第5期12-19,共8页
基于大数据环境提出考虑误差修正的两阶段船舶中间产品装配工时预测模型。从船舶设计软件中提取中间产品装配工艺信息,建立反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)模型,实现装配工时的初步预测。采集对装配工时预测可... 基于大数据环境提出考虑误差修正的两阶段船舶中间产品装配工时预测模型。从船舶设计软件中提取中间产品装配工艺信息,建立反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)模型,实现装配工时的初步预测。采集对装配工时预测可能造成影响的外界因素大数据,建立基于极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的装配工时预测误差修正模型。两阶段预测结果相加得到装配工时预测值。实例验证该预测模型的有效性,可为船舶企业完善装配工时管理提供切实可行的解决思路。 展开更多
关键词 船舶 中间产品 装配工时 预测模型 误差修正 BPNN xgboost
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基于XGBOOST的列车牵引能耗计算方法研究 被引量：1
2
作者 朱士友 蔡华闽 +2 位作者 胡林桥 杨颢 邹梦 《科技创新与应用》 2019年第33期18-20,共3页
列车的运行能耗是由多种因素共同作用的结果。随着城市轨道交通的高速发展,节能优化研究越发显得重要,因此,准确有效的列车牵引能耗计算方法对城轨行业的节能优化研究有着重要意义。文章提取了线路条件、驾驶模式和车辆重量等多种特征... 列车的运行能耗是由多种因素共同作用的结果。随着城市轨道交通的高速发展,节能优化研究越发显得重要,因此,准确有效的列车牵引能耗计算方法对城轨行业的节能优化研究有着重要意义。文章提取了线路条件、驾驶模式和车辆重量等多种特征作为能耗的计算条件,采用XGBOOST方法对选定的特征模型进行训练,有效的模拟出列车的牵引能耗过程曲线,模拟结果表明MAE仅为105.16,能耗总和误差不超过2.07%,具备良好的拟合效果。文章采用最新的数据科学技术,打破了部分传统力学方法难以解决的局限性,使得能耗计算方法更加高效准确,对铁路行业的节能优化研究具有一定的理论意义和应用价值。 展开更多
关键词 xgboost 牵引能耗 非线性拟合
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基于shell命令的内部攻击检测 被引量：1
3
作者 陈明帅 吴克河 《计算机与现代化》 2021年第1期56-60,共5页
信息系统不仅面临着外部攻击的威胁,同时也面临着来自系统内部的威胁。本文针对系统内部攻击,首先对信息系统的内部威胁和内部攻击进行简要阐述和分析。基于用户操作行为的一般规律,提出几种检测模型,通过对比检测结果找出检测效果好的... 信息系统不仅面临着外部攻击的威胁,同时也面临着来自系统内部的威胁。本文针对系统内部攻击,首先对信息系统的内部威胁和内部攻击进行简要阐述和分析。基于用户操作行为的一般规律,提出几种检测模型,通过对比检测结果找出检测效果好的检测模型。基于SEA公开数据集,采用词袋、TF-IDF、词汇表以及N-Gram几种方法进行特征提取,使用不同的机器学习算法建立检测模型,包括XGBoost算法、隐式马尔可夫和多层感知机(MLP)。结果显示:测试样本采用词袋+N-Gram特征模型和XGBoost学习算法的精确率和召回率较高,检测效果最好。 展开更多
关键词 内部攻击检测 极端梯度提升决策树 多层感知机 隐式马尔可夫
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基于优化XGBoost的风电机组发电机前轴承故障预警 被引量：19
4
作者 魏乐 胡晓东 尹诗 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2335-2343,共9页
为了及时有效地识别发电机的异常运行状态,提出了基于贝叶斯优化极限梯度提升算法的风电机组发电机前轴承故障预警方法:利用有效的数据预处理方法处理数据采集与监视控制系统历史数据;基于贝叶斯优化的XGBoost (eXtreme Gradient Boosti... 为了及时有效地识别发电机的异常运行状态,提出了基于贝叶斯优化极限梯度提升算法的风电机组发电机前轴承故障预警方法:利用有效的数据预处理方法处理数据采集与监视控制系统历史数据;基于贝叶斯优化的XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)算法构建风电机组发电机前轴承温度预测模型;基于3σ准则,确定风电机组发电机前轴承故障预警阈值。实验结果表明所提方法能提前监测到风电机组发电机前轴承异常信号。通过与采用随机搜索和网格搜索所建立的模型进行对比分析,验证了贝叶斯优化模型在泛化性能和预测精度上具有优势。 展开更多
关键词 xgboost(extreme gradient boosting)算法 风电机组 故障预警 贝叶斯优化
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在线医药电商评论情感分析——基于XGBoost集成加权词向量和大语言模型的情感识别模型
5
作者 田梦影 时维 《科技和产业》 2024年第9期128-135,共8页
消费者评论是考察消费者情感的重要数据源,对商品评论进行数据挖掘是帮助在线医药电商改善经营的重要途径。立足于在线医药电商的用户评论,基于SO-PMI(情感倾向点互信息)算法构建该领域情感词典,对评论词向量进行情感加权。利用XGBoost... 消费者评论是考察消费者情感的重要数据源,对商品评论进行数据挖掘是帮助在线医药电商改善经营的重要途径。立足于在线医药电商的用户评论,基于SO-PMI(情感倾向点互信息)算法构建该领域情感词典,对评论词向量进行情感加权。利用XGBoost(极限梯度提升树)集成词向量和LLM(大语言模型)构建情感识别模型,最后得出评论情感指数,从多个维度展开,分析消费者评论中的情感趋势。实证分析表明,构建的情感识别模型的AUC(曲线下的面积)等验证指标较LLM模型相比有进一步提升,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 在线医药电商 LLM(大语言模型) xgboost(极限梯度提升树)算法 情感指数 情感识别
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