计及数据不平衡的RUSBoost-LightGBM 短期负荷预测方法

随着人工智能技术的发展,负荷预测的准确度显著提高,但仍有一些负荷曲线预测精度较低。造成这种现象的原因 在于训练集中这类负荷曲线属于少数类,导致数据不平衡,模型无法充分学习,从而影响了预测的精度。为解决电力负荷数 据不平衡问题导致的预测精度降低的问题,提出了一种先分类后预测的解决方法。通过改进的K-Mediods 方法把具有高相 似性的历史负荷曲线进行聚类,并构造分类标签与电力负荷的特征集;然后根据预测时间的特征进行分类,通过RUSBoost 算 法很好的优化了分类过程中数据不平衡问题;最后在每类中使用LightGBM算法进行负荷预测。在公开数据集上的实验表 明,所提出方法对少数类负荷的预测效果显著,其平均绝对百分比误差(MAPE) 为2.95%,均方根误差(RMSE) 为 175.71 MW;对于常规负荷的预测,MAPE为3 .52%,RMSE为195.84 MW,相对其他方法也具有较好的预测效果。     

基于覆盖粗糙集模型的层次聚类算法

目前大部分聚类算法只适用于处理属性取值为单值的数值型数据,介绍了一种新的基于粗糙集理论的聚类算法,该算法不仅可用于取值为单值的数值型数据聚类,而且能够用于取值为多值的非数值型数据聚类.该算法利用基于相容关系的属性最小覆盖来求解对象各属性的对象属性信息粒.在此基础上,通过对象属性信息粒和对象粗糙相似度的运算构建各对象的相容粒.最后,把具有相同相容粒的对象视为同一等价类,从而实现对论域的聚类,进而对数据对象进行层次聚类.实验结果表明,该算法是可行的.     

动态增量聚类的设计与实现

传统聚类算法往往只适用于静态数据集的聚类。对于动态数据集,新增数据后,前期的聚类结果不再可靠,运用此类算法则需要重新聚类,这样会造成效率低下和计算资源浪费。在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,提出了一种新的增量聚类算法。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理动态数据集,提高聚类效率和资源的利用率。     

C2C商家信任度动态分类机制研究

在C2C电子商务的交易中,买家因交易目的不同,对商家信任度的粒度要求是不同的。为提高交易的成功率,应建立商家信任度的动态分类机制,以满足不同应用的需求。为此,从买家对商家信任的本质出发,首先通过使用模糊集合理论的隶属度概念,提出了信任的定量描述方法;其次,引进模糊聚类分析方法,建立了商家信任度的动态分类机制;最后,通过实验仿真分析,验证了该方法的有效性和合理性。     

基于划分DBSCAN算法的小区载频配置优化

为了充分利用无线网络资源,提升无线网络质量,充分利用了DBSCAN（Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法的优点,提出基于划分DBSCAN算法的话务量异常小区的检测方法,并通过对现网大量话务数据的统计分析,找出小区载频配置数和最佳话务量之间的关系。对话务量异常、拥塞率高的小区进行载频配置优化,并对城市小区网络优化有一定的指导意义。     

基于局部时空特征的人体行为软分类识别

针对全局运动特征难以准确提取的问题,本文采用局部时空特征对人体行为进行表征。针对传统词袋中硬分类的方法量化误差大的不足,本文借鉴模糊聚类的思想,提出软分类的方法。根据兴趣点检测算法从视频中提取出视觉词汇,用K means算法对其进行聚类,建立码本。在计算分类特征时,首先计算待分类视觉词汇到码本中各个码字的距离,根据距离计算这个视觉词汇隶属于各个码字的概率,最后统计得到每个视频中各码字出现的频率。在Weizmann和KTH数据库对本文提出的人体行为识别算法进行验证,Weizmann库的识别率比传统的词袋算法提高8%,KTH库的识别率比传统的词袋算法提高9%,因此本文提出的算法能更有效地对人体行为进行识别。     

Clustering-based topical Web crawling using CFu-tree guided by link-context

Topical Web crawling is an established technique for domain-specific information retrieval. However, almost all the conventional topical Web crawlers focus on building crawlers using different classifiers, which needs a lot of labeled training data that is very difficult to label manually. This paper presents a novel approach called clustering-based topical Web crawling which is utilized to retrieve information on a specific domain based on link-context and does not require any labeled training data. In order to collect domain-specific content units, a novel hierarchical clustering method called bottom-up approach is used to illustrate the process of clustering where a new data structure, a linked list in combination with CFu-tree, is implemented to store cluster label, feature vector and content unit. During clustering, four metrics are presented. First, comparison variation （CV） is defined to judge whether the closest pair of clusters can be merged. Second, cluster impurity （CIP） evaluates the cluster error. Then, the precision and recall of clustering are also presented to evaluate the accuracy and comprehensive degree of the whole clustering process. Link-context extraction technique is used to expand the feature vector of anchor text which improves the clustering accuracy greatly. Experimental results show that the performance of our proposed method overcomes conventional focused Web crawlers both in Harvest rate and Target recall.     

基于网格相对密度的多密度聚类算法

提出网格相对密度的概念和边界点提取技术,在此基础上给出了一种多密度聚类算法。该算法使用网格相对密度识别具有不同密度聚簇的相对高密度网格单元,聚类时从相对高密度网格单元开始逐步扩展生成聚簇。实验结果表明,算法能有效地识别不同形状、不同密度的聚簇并对噪声数据不敏感,具有聚类精度高等优点。     

一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法

提出了一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法。每个粒子作为聚类问题的一个可行解组成粒子群,粒子的位置由聚类中心向量表示。为避免粒子群陷入局部最优解,结合聚类问题的实际特点,提出了利用模拟退火的概率突跳性的两个解决方案。实验结果表明,新算法增强了全空间的搜索能力,性能优于粒子群算法和传统的K-means算法,具有较好的收敛性,是一种有效的聚类算法。     

一致性函数研究

通过把聚类集体当成一个概念型数据集,把聚类集体一致性函数问题转换成了一个普通的聚类问题,应用概念型数据聚类算法k-modes和LIMBO来进行聚类集成。实验结果证明用概念型数据聚类算法进行集成效果理想。