基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识

含多分布式电源配电网的拓扑结构具有多样性与多变性,影响拓扑辨识的实时性和准确性。提出一种基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识方法。构建结合拓扑分区的配电网拓扑辨识框架,采用区域开关状态矩阵描述拓扑结构,以进行物理上的辨识降维;提出基于CatBoost算法的特征选择与拓扑辨识方法,通过分区并行离线训练得到历史拓扑和未知拓扑的区域拓扑辨识CatBoost模型,通过在线应用得到实时的区域开关状态矩阵标签,形成配电网开关状态矩阵,实现系统拓扑辨识。配电网算例系统测试结果验证了所提方法的有效性。     

基于CatBoost算法的糖尿病预测方法

近几十年来,人们生活水平显著提高,但是健康意识依旧薄弱,不良的生活习惯和饮食习惯导致糖尿病发病人数急剧增加,由糖尿病导致的各种并发症严重威胁了人们的健康.由于糖尿病具有知晓率低的特点,很多糖尿病患者未能及时发现病症,导致出现并发症.本文通过分析糖尿病的特点,针对医疗数据样本量小、容易缺失的特点,选择IV值分析进行特征选择、使用一种新型的Boosting算法CatBoost进行糖尿病患者预测,取得了显著的预测效果.     

基于XGBoost特征选择的疾病诊断XLC-Stacking方法

针对医学疾病数据中存在特征冗余的问题,以XGBoost特征选择方法度量特征重要度,删除冗余特征,选择最佳分类特征;针对识别精度不高的问题,使用Stacking方法集成XGBoost、LightGBM等多种异质分类器,并在异质分类器中引入性能更好的CatBoost分类器提升集成分类器分类精度。为了避免过拟合,选择基层分类器输出的分类概率作为高层分类器输入。实验结果表明,提出的基于XGBoost特征选择的XLC-Stacking方法相比当前主流分类算法以及单一的XGBoost算法和Stacking方法有较大提升,识别的准确率和F1-Score达到97.73%和98.21%,更加适用于疾病的诊断。     

基于改进CatBoost的电力系统暂态稳定评估方法

在实际电网的运行过程中,通过同步相量测量单元实时采集到的电网动态参数通常含有部分噪声,且有时会因通信故障造成数值的随机缺失,对基于人工智能的电力系统暂态稳定评估模型造成很大影响.为此,提出一种基于改进CatBoost的暂态稳定评估方法.通过分箱算法对输入特征数据进行离散化处理,提高模型对噪声的鲁棒性;采用加权的焦点损失函数代替交叉熵损失函数,提升模型的可信度并减少模型对失稳样本的漏判;将量测数据部分缺失的样本划分到单独的节点中继续建模,从而充分挖掘不完整样本中的暂态信息.在新英格兰10机39节点上的实验结果表明,所提方法的准确率和查全率均优于其他几类机器学习算法,而且所提方法对噪声和数值缺失表现出良好的鲁棒性且具有较快的训练速度和预测速度.     

Spatial patterns of residents’ daily activity space and its influencing factors based on the CatBoost model: A case study of Nanjing,China

The complexity and fragmentation of people's activity space are challenging to planners. However, the relevant studies are mostly concerned on the relationship between the social attributes and the activity space of residents in a single or several communities, or the spatiotemporal laws of activity space on a macro scale. The research on the spatial characteristics of residents' activity space still needs to be strengthened. The present study analyses the spatial patterns of residents' activity space based on mobile phone signaling data to fill the gap of previous studies that assessed residents' activity space across small geographic areas. First, according to the spatial scope and direction of an activity space and residents' activity coverage rate, spatial patterns can be divided into three types: compact, extended, and directional extension patterns. The CatBoost method is then used to statistically analyze the influencing variables of spatial patterns, and the order of importance of the following influencing factors is determined: the built environment is more influential than social and economic situations. This study aims to strengthen the understanding of residents' activity space at the spatial level and provide a basis for the optimization of communities with different spatial patterns.     

CAT-RFE:点击欺诈的集成检测框架

点击欺诈是近年来最常见的网络犯罪手段之一,互联网广告行业每年都会因点击欺诈而遭受巨大损失。为了能够在海量点击中有效地检测欺诈点击,构建了多种充分结合广告点击与时间属性关系的特征,并提出了一种点击欺诈检测的集成学习框架——CAT-RFE集成学习框架。CAT-RFE集成学习框架包含3个部分:基分类器、递归特征消除(RFE,recursive feature elimination)和voting集成学习。其中,将适用于类别特征的梯度提升模型——CatBoost(categorical boosting)作为基分类器;RFE是基于贪心策略的特征选择方法,可在多组特征中选出较好的特征组合;Voting集成学习是采用投票的方式将多个基分类器的结果进行组合的学习方法。该框架通过CatBoost和RFE在特征空间中获取多组较优的特征组合,再在这些特征组合下的训练结果通过voting进行集成,获得集成的点击欺诈检测结果。该框架采用了相同的基分类器和集成学习方法,不仅克服了差异较大的分类器相互制约而导致集成结果不理想的问题,也克服了RFE在选择特征时容易陷入局部最优解的问题,具备更好的检测能力。在实际互联网点击欺诈数据集上的性能评估和对比实验结果显示,CAT-RFE集成学习框架的点击欺诈检测能力超过了CatBoost模型、CatBoost和RFE组合的模型以及其他机器学习模型,证明该框架具备良好的竞争力。该框架为互联网广告点击欺诈检测提供一种可行的解决方案。     

基于CatBoost的常用电器负载电弧故障识别方法

电气火灾造成的危害日益受到人们重视,其成因中占比最大的是电弧故障。电弧通常是由电气组件的损坏或过载而导致,进而可能会导致电气设备的损坏并引发火灾。电弧识别是一种重要的电弧故障预防性技术,可以监测电气设备中的电弧事故,以便及时采取应对措施,是智能用电的重要组成部分。文中就电弧故障识别方法展开研究,首先按照国标搭建了实验平台,然后分析不同家用电器负载组合的电弧特征,并进行特征提取;接着提出了一种基于CatBoost分类模型的电弧识别方法,使用CatBoost模型对提取到的特征进行训练,以实现电弧故障的快速识别;经过测试集验证,与现有的SVM、Random Forest等常用识别分类方法相比,提出的基于CatBoost分类模型的电弧识别方法具有更高的准确率和召回率,能够有效提高电弧事故的识别精度。     

基于CatBoost用信预测模型的TreeSHAP解释性研究

银行客户申请信用贷款在授信通过后,精准预测客户是否用信及分析影响客户用信的关键因素,对提高银行客户服务能力及盈利能力具有重要意义.目前,机器学习算法鲜有在用信预测方面的应用,且金融用信领域缺乏模型可解释性的研究,为此提出一种基于CatBoost的TreeSHAP解释性用信预测模型.通过CatBoost构建用信预测模型,利用3种超参数优化算法对该模型进行对比优化,与基线模型在4项主要性能指标上进行实验对比,结果表明经TPE算法优化后的模型性能均优于其他模型,然后结合TreeSHAP方法从全局和局部的层面增强模型的可解释性,解释性分析客户用信的影响因素,为银行对客户进行精准化营销提供决策依据.     

基于CLPSO-CatBoost的贷款风险预测方法

贷款风险分析是全球金融机构面临的共同考验.在大数据背景下,通过机器学习算法预防贷款风险具有现实意义.针对贷款数据不平衡、噪声大等特点,本文采用Boruta特征选择算法对贷款数据进行重要性筛选;提出通过综合学习粒子群算法(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,CLPSO)优化CatBoost集成学习算法(CLPSO-CatBoost)的贷款风险预测方法,该算法改善了全局搜索能力、避免了陷入容易陷入局部最优的问题.CLPSO-CatBoost相较于传统信用评估模型具有更好的准确性,有实际应用价值.     

基于核密度估计和CatBoost算法的光伏功率预测方法

针对传统单一模型难以有效分析历史数据的波动性规律，从而导致光伏功率预测精度不高的问题，提出了一种基于核密度估计和CatBoost算法的超短期光伏功率预测方法。首先，采集相关的辐射、温度和湿度等特征量，创建光伏功率概率分布统计模型；其次，基于功率分布特性和CatBoost算法构建光伏电站功率预测模型；最后，将所提出的模型应用到实际算例中验证其有效性。通过与常用的预测算法对比，所提模型的预测误差相较于传统模型SVR、DTR、KNN、LSTM、LightGBM分别下降了27.59%、8.69%、16.21%、23.33%和12.56%。