最大信息系数相关论文
电力变压器是发电厂和变电站不可或缺的设备,在输变电环节中发挥着重要作用,其故障的发生将会影响电网的安全运行,保证电力变压器......
在多元时序超短期电力负荷预测中，各变量之间往往存在长期和短期两种时间模式，而长短期时间序列网络（LSTNet）可以提取天气因素与负荷之......
目的 基于机器学习算法,对同样重量范围下的牡蛎按照肥满度高低进行分类。方法 首先利用数字图像处理技术提取牡蛎外部形态特征,获......
采用比例边界有限元法（Scaled Boundary Finite Element Methods，SBFEM）模拟薄板结构内Lamb波的传播过程，将SBFEM和最大信息系数相结合......
短期光伏出力预测对电力系统生产调度计划的合理制定极其重要，有助于促进光伏发电并网和消纳。光伏出力受气象特征影响较大，其过程具......
随着当代经济与技术的高速发展,越来越多的信用消费涌现出来。在这一发展前提下,各个银行的个人信贷产品种类与个人消费信贷规模都......
准确的负荷预测是电力系统安全稳定运行的重要保障。当充分考虑多因素影响,海量输入数据的前端预处理与变量遴选对提高负荷预测精......
随着风电的大规模开发利用,其存在的问题也逐渐凸显。由于风电场的风速具有随机波动不确定性等特点,风电场发出的风功率也具有不稳......
基于循环神经网络的负荷预测模型大多将历史负荷数据和影响负荷的其他因素如气象数据等共同作为预测模型的输入特征,但气象数据内......
自主运动过程中,运动皮层和效应肌之间的功能耦合可以通过计算脑电(EEG)信号和表面肌电(sEMG)信号之间的耦合来量化.最大信息系数......
风力出电预测结果的准确性直接影响电力系统的调度安全,故提出一种基于变分模态分解(VMD)和最大信息系数(MIC)的风电功率组合预测......
随着我国水利工程的快速发展,大坝安全监测的任务也日益加重。变形值作为反映重力坝安全状态的综合变量,是评判结构性能的重要指标......
特征选择是机器学习中的关键环节,可有效提高模型训练效率与预测精度,增强模型的可解释性。经典的特征选择方法最小冗余最大相关（Mi......
定量构效关系（Quantitative Structure-Activity Relationship,QSAR）通过数学统计分析方法,建立化合物结构与生物活性间的相关性模型......
为了探究Landsat8 OLI影像和支持向量机算法在林分蓄积量估测中的潜力,以湖南省株洲市为研究区,以Landsat8 OLI卫星影像为遥感数据......
针对工业园区废气污染和溯源追踪问题,基于含变异系数滑窗,提出了一种动态关联分析方法.首先,使用变异系数及其变化率来定义滑窗窗......
本工作选取多种经典相关系数进行了对比研究,如Pearson相关系数、Spearman相关系数、距离相关系数、最大信息系数及HHG相关系数.具......
准确度量两变量关联是数据挖掘、机器学习的基石。变量对Y-X,无序-无序型关联可用χ2值或互信息I测度,无序-有序型关联可用t值或F......
电力负荷预测是电力系统规划、建设和调度的重要基础,提升电力负荷预测的精度有助于提高电力系统的运行效率,降低运营成本。随着电......
为应对近年来国内风电渗透率不断增加、大量清洁能源并入电网给日前电价预测带来的挑战,提高高比例风电接入情况下电力市场短期电......
辛烷值是燃料汽油的抗爆指标,对发动机零部件的使用寿命和车辆的安全性有重要影响。因此,准确预测汽油辛烷值是一项涉及安全的基础......
为了进一步提升水务企业工作效率,解决抄表数据审核工作量大、保证数据准确性等问题,在传统的XGBoost预测算法基础上提出一种基于M......
贝叶斯网络是以概率论和图论为基础,用概率来表示所有形式的不确定性,现已成为进行不确定性推理和数据挖掘的有效工具。目前,贝叶......
随着大数据时代的到来,如何快速处理数据并从中发掘有用的信息成为目前急需解决的问题。特征选择作为机器学习和数据挖掘领域的一......
随着生物基因相关技术的发展,基因组测序的完成预示着人类步入了后基因组时代,生物基因的研究方向也从基因序列研究转向了结构和功......
轨道车辆车体振动加速度是反映列车振动状态以及轮轨接触性能的关键参数,也是车身减振和乘坐舒适性评价的重要依据。然而车体振动......
抽水蓄能(抽蓄)机组设备实时监测能提供有效运行信息并指示运行人员做出相应措施,但发电电动机发热散热过程复杂,实时监测信息难以......
轨迹数据记录了用户移动行为,富含重要的时空信息,具有巨大挖掘价值。轨迹数据正成为各行各业争夺的重要资源,如何充分发挥轨迹数......
多联机作为暖通空调系统的主要形式之一,具有安装方便、设计灵活、控制智能化、运行稳定等优点,已被广泛应用于各种大型建筑中。随......
柑橘黄龙病是柑橘生产中的严重灾害,被称为柑橘“癌症”,对全球柑橘产业造成了巨大的破坏。利用基因的差异表达信息,可以精确地洞......
时间序列分析在工程、气象、经济、金融等领域均有广泛应用,其建模和预测方法的研究一直是各领域关注的热点。以自回归模型为代表......
实现加工中的保质增效是企业提高核心竞争力的重要手段,而加工中刀具磨损和破损导致的加工动态误差和非计划性停机都会影响到加工......
21世纪是一个信息爆炸的世纪,随着互联网技术的发展世界的沟通变得越来越便捷。目前,已经在基础科学研究、生物信息学、移动互联网......
随着收集数据的系统和数据结构复杂化的发展,我们需要改进数据预处理的算法,以便利用高质量的数据获得有效的预测模型.但是,在实际......
桥梁在建设与使用过程中消耗了大量的资源与能源,实施桥梁工程的可持续发展是未来桥梁的必然选择。可持续发展需要合理的可持续评......
全基因组关联分析主要对DNA全基因组序列进行扫描和测序,以试图在整个基因组范围内寻找与某种表现型或某种疾病相关的单核苷酸多态......
针对传统特征选择方法仅考虑变量间的线性关系而忽略非线性相关性,导致软件缺陷数目预测模型的性能较低的问题,提出了一种基于最大......
为解决单一结构学习算法中普遍存在的学习效果差、易陷入局部最优等问题,本文通过引入最大信息系数MIC(Maximal Information Coeff......
心率变异性分析能够在情感识别中发挥重要作用,为了建立心电与情感类别之间的精准模型,提出了基于最大信息系数(maximal informati......
短期负荷预测是保障用户侧微电网经济、安全运行的基础.现有研究表明,综合考虑气象、地理等影响因素的负荷预测模型在一定程度上提......
为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网......
短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础.由于负荷变化受众多因素影响,选择合适的变量集对于提高预测性能至关重要.针对数据驱......
随着航天技术的发展，航天器上配置了越来越多的载荷，空间应用任务越来越复杂，载荷系统不同模块之间的潜在影响关系也越来越难以明确。......
