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- 基于机器学习的汽车二氧化碳排放量预测研究摘要：针对汽车尾气排放物中二氧化碳(CO2)的排放量测量设备价格昂贵且测量精度低的问题,进行基于机器学习的汽车二氧化碳排放量预测研究.首先,利用斯皮尔曼等级相关系数分析汽车特征之间的相关性,并过滤冗余特征;然后,利用随机森林算法筛选出影响CO2排放量的4个核心特征;最后,分别基于线性回归、梯度提升树、XGBoost、支持向量机4种机器学习算法建立CO2排放量的预测模型,并通过模型效果对比和网格搜索调参,确定最佳的预测模型为基于梯度提升树算法…查看全部>>
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- 一种数据驱动的飞行仿真参数辨识方法CSCDCSTPCD摘要：目前飞行参数经验公式针对于不同飞机机型拟合不准确,且传统黑箱算法无法定量表达飞行参数相关性.针对上述问题提出一种基于快速存取记录器(quick access recorder,QAR)数据的飞行仿真参数辨识方法,该方法在多项式拟合算法基础上,增加权重系数分配输入参数在算法中所占比重,利用斯皮尔曼等级(Spearman rank)相关系数计算不同输入参数权重系数.由此设计二元多项式,基于改进算法求解最优多项式系数.仿真结果表明,该方法可有效降低仿真误差.
- 水资源配置方案综合评价中的信息损失测度研究北大核心CHSSCDCSCDCSSCICSTPCD
- 电网投资效率测算及优化研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：将电网投资所取得经济、环境、社会效益分别作为超效率数据包络分析法的输出,电网发展中的人、财、物三方面选取其输入指标,分别计算经济、环境、社会效益的投资子效率.运用熵权法和专家法计算得到的子效率权重计算电网投资综合效率,运用斯皮尔曼等级相关系数对电网投资效率影响因素进行定量分析,找出其中的关键因素,据此制定投资效率优化措施.以某区域电网为例进行分析计算,得到了区域内各省级电网的投资效率,找出了其中的关键影响因素,从而证明了所提方法的适用性和有效性.
- 基于证据融合理论的配电网经济运行指标权重的闭环计算方法北大核心CSCDCSTPCD摘要：为有效评价配电网经济运行指标，需要确定合理的运行指标权重，为此提出了基于证据融合理论的配电网经济运行指标权重闭环计算方法。首先邀请专家给出指标主观权重，剔除离异程度大的专家意见，并对不可靠意见进行折扣处理，利用证据融合理论确定专家主观权重。若该主观权重符合证据充分条件，则该权重即为最终权重；否则利用熵值法和主成分分析法确定指标客观权重，并利用证据融合理论确定综合客观权重。检验主、客观权重是否满足一致性要求，若不满足，则对权重进行…查看全部>>
- 城乡结合部路段行人过街影响因素调查与分析北大核心CSCDCSTPCD摘要：为了确定我国城乡结合部行人过街的安全影响因素,对城乡结合部路段上行人的过街心理进行了调查及分析.首先利用计划行为理论进行心理问卷设计,并通过预调查,使用克伦巴赫系数和Spearman等级相关系数验证了问卷的信度和效度,表明问卷可信并能够有效的反映行人过街的心理行为.通过正式调研,对调查的数据进行分析,结果表明:安全设施的设置和亲友对过街行为的态度将直接影响行人过街行为.研究结果可为我国城乡结合部行人安全措施的实施提供参考.
- 危重症指标相关性分析模型北大核心CSCD摘要：患者术前与术中检测指标的选择影响危重症预测的实时性和准确性.目前患者术前和术中检测指标种类繁多,很难找到它们与危重症之间的潜在联系.针对患者检测指标与危重症之间的关联,提出了基于机器学习的危重症核心指标分析模型.模型通过统计方法与斯皮尔曼等级相关系数去除冗余指标,结合XGBoost模型分析各指标对危重症风险预测的贡献,以此作为各指标与危重症之间的相关性,并提取对应危重症核心指标.选取肝衰与肾衰患者数据对模型进行实验验证,结果表明,该模…查看全部>>
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