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关键词： XGBoost算法   集成机器学习   贝叶斯算法   供电台区用户   停电敏感度  

摘要： 为了提升电力用户用电满意度,增加频繁停电检测命中率,研究基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度仿真。将供电台区用户分为普通用户与重要用户,并判断是否为停电敏感度用户,采集不同类型用户历史数据,经数据预处理以及关联度分析后,将其作为输入,建立基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度预测模型,通过XGBoost算法,预测供电台区停电敏感度,集成贝叶斯机器学习算法进行参数调优,获取最优分类阈值,精准预测供电台区用户停电敏感度。实验结果表明,该方法能够准确划分停电敏感用户群,有效预测供电台区不同类型用户的停电敏感度,用户覆盖率与对敏感用户预测的命中率均可达到95%以上。

关键词： 聚类算法   分布式强化学习   鲁棒性  

摘要： 当前,分布式强化学习假设所有智能体均能正常工作,但在实际情况中可能存在异常智能体。为此,提出了一种基于高斯混合模型的聚类方法,用于优化分布式强化学习算法。首先,计算智能体上传梯度对应的高斯分布概率。其次,根据高斯分布更新聚类模型参数,并重复执行上述步骤直至收敛。最后,根据聚类模型筛选异常梯度。实验结果表明,该方法能在存在异常智能体的场景下,有效维持分布式强化学习的训练效果,提高算法的鲁棒性。

关键词： 社交媒体   网红   造神   影响力   流量  

摘要： 从淄博烧烤的火爆到雷军在社交媒体上的迅速增粉,随着一系列社会事件和个体的走红,公众展开了对算法影响力的广泛讨论。在这种讨论中,算法是否有能力“造神”成为一个典型话题。稍加梳理一些网红的成名历程,便能发现一个有趣的现象:人们往往将那些自己不认同却意外获得巨大流量的网红视作“造神”的产物;相反,对于那些得到认可的网红,他们的流量则被理所当然地归功于“个人能力”。

关键词： 数据中心网络   拥塞控制   报文偏转   往返时延   流完成时间  

摘要： 高效的拥塞控制一直是数据中心网络领域的一个重要挑战。往返时延RTT的精确测量是基于RTT的反应型拥塞控制算法的关键。基于Swift拥塞控制算法,提出一种基于RTT测量的报文偏转拥塞控制算法——Gyration,将偏转报文延迟添加到RTT计算过程,在偏转拥塞控制算法中增加偏转延迟的测量,使RTT计算更准确,更加精确地评估网络拥塞情况。实验结果表明,相比Swift算法,在重负载的Cache Follower、Data Mining、Web Search和Web Server流量模式下,Gyration将流完成时间FCT缩短了20%,80%,13%和60%,吞吐量提高了38%,6%,15%和2%,实现了对数据中心网络更加及时、精确的拥塞控制,有效缓解了数据中心网络拥塞问题。

关键词： 防洪调度   防洪重点时段   动态规划   灰狼算法   构皮滩水库  

摘要： 鉴于防洪在不同时段的重要性不同,提出将防洪时段划分为防洪重点时段和非重点时段的求解思路,通过灰狼算法提供动态规划算法寻优的边界条件,动态规划算法影响灰狼算法适应度值的双向反馈循环机制,形成了一种耦合动态规划与灰狼算法的防洪模型高效求解算法。对构皮滩水库极端、常遇2场洪水进行求解,与实际相比控制断面洪峰流量削减了42%、43%,求解耗时为19.54、71.27 s,同等精度下动态规划耗时为90~141、300~500 s,表明所采用的耦合算法兼顾了求解效率和精度,综合了动态规划与灰狼算法的优点,可以为水库防洪调度模型的求解提供新的方案。

关键词： 遗传LM算法   电力物资   物资供应   供应实时调度  

摘要： 当前,电网企业电力物资供应实时调度与物资管理存在脱节,为此,开展基于遗传LM算法的电网企业电力物资供应实时调度方法的研究。深入分析电力物资需求,利用遗传LM算法优化库存,建立智能调度模型。实验结果表明:与传统方法相比,基于遗传LM算法的电网企业电力物资供应实时调度方法的适应度均值高且稳定,维持在0.45附近,更符合实际需求。

关键词： 组合导航   卡尔曼滤波   长基线定位   虚拟信标阵  

摘要： 针对声源式长基线(LBL)定位系统中信标测距信息不同步接收而引发的动态定位误差问题,提出了一种基于等效虚拟长基线(EVLBL)定位模型的组合导航算法。首先,建立并分析了在自主水下航行器(AUV)运动状态下的声源式LBL系统定位误差模型。然后,在此基础上设计了EVLBL模型,利用各信标定位信号接收时间间隔内AUV的航位推算增量,对信标位置进行等效平移进而构造虚拟信标阵。最后,设计了一种基于罗经、多普勒测速仪、深度计以及虚拟信标阵的组合导航算法。仿真结果表明,相较于传统LBL算法,所提组合导航算法在东向和北向的定位误差分别由1.41 m和1.39 m降低至0.13 m和0.14 m。

关键词： 小学生   抑郁   语音特征   随机森林算法  

摘要： 目的探索9~10岁小学生群体抑郁症状的语音特征变化,并基于这些特征与随机森林(RF)算法构建小学生抑郁症状的识别模型,为学校和教育管理部门提供智能化心理健康筛查工具。方法病例对照研究。2022年10月26日至2023年2月13日,选取江苏省3地3所小学的1186名9~10岁小学生作为研究对象进行心理健康筛查,采集人口学资料、抑郁-焦虑-压力量表和失眠严重程度指数量表评分以及语音音频。根据抑郁-焦虑-压力量表得分将小学生分为对照组(1086例)和抑郁组(100例)。采用中性文本《北风和太阳》录制语音,利用openSMILE工具从预处理后的语音中提取523个语音特征。采用独立样本t检验或χ^(2)检验进行2组间差异分析;采用Pearson相关分析语音特征与抑郁得分之间的关系;以抑郁症状为因变量,相关语音特征为自变量,使用RF算法构建分类模型;模型性能评估指标包括受试者工作特征(ROC)曲线、ROC曲线下面积(AUC)、准确率、精确率、召回率及F1分值。结果与对照组相比,抑郁组共有105个语音特征(44个频谱特征、49个声源特征与12个韵律特征)存在显著差异(均P<0.05)。相关分析发现,12个语音特征(7个频谱特征、4个声源特征与1个韵律特征)与抑郁得分显著相关(均P<0.05)。基于RF算法的识别模型中,频谱特征的识别性能优于韵律和声源特征(AUC=0.793),联合特征的识别性能最佳(AUC=0.818)。结论语音特征可能是识别9~10岁小学生抑郁症状的客观指标,基于语音特征构建的分类模型能够识别抑郁小学生群体。

关键词： 新媒体   祛魅   算法技术   算法素养   优化路径  

摘要： 个性化推荐使新媒体祛魅化叙事的引流效果提升,但算法采集用户数据精准推送也易导致“信息茧房”。算法推荐导致信息接收和反馈的同质化,加剧了大学生媒介化生存的风险。为减少副作用,需建立算法素养培养体系:学校开设相关课程、平台优化管理体系、大学生增强批判意识并利用算法输出正向内容,净化信息生态。未来算法技术应智慧化、公益化,祛魅化叙事也应被更合理地使用。

关键词： 分布式光伏   选址定容   改进黏菌算法   配电网   功率因数  

摘要： 针对分布式光伏不合理布局可能给配电网带来的重大冲击提出了一种考虑负荷与光伏系统出力时序性的双层优化分布式光伏选址定容模型。上层优化旨在筛选一组包含光伏接入节点和装机容量的组合数据,下层优化以网损、电压偏移量和投资成本最小为目标函数,在解决高维度、非线性的功率因数优化问题同时将最优规划结果反馈给上层优化层,从而确定分布式光伏的最佳接入节点和装机容量。此外,引入改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法求解该模型,其具有优秀的全局搜索能力、局部开发能力和个体更新机制,针对此类模型能够获得更加理想的高质量解。仿真结果表明,改进黏菌算法在兼顾经济性的同时对配电网的有功损耗、电能质量的改善效果显著优于其他算法。