多模型集成

作品数：50被引量：235H指数：9
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基于多模型集成学习的区域雪线高度模拟——以叶尔羌河流域为例
《冰川冻土》2025年第1期294-306,共13页赵彦成 唐志光 杨成德 王向东 姜新 
国家自然科学基金项目(42471156);湖南省科技创新计划项目(2022RC1240);湖南教育厅科研项目(重点项目)(23A0363);湖南省研究生科研创新项目(CX20231045)资助。
雪线是气候变化的敏感指示器。在气候变暖背景下,开展区域雪线高度的遥感监测与模拟研究有利于深入探讨高山区冰冻圈变化趋势及其机制。本研究以叶尔羌河流域为研究区,基于MODIS积雪产品提取的雪线高度数据和ERA5气象再分析数据,采用梯...
关键词：雪线高度 集成学习 遥感监测 模型模拟 叶尔羌河流域 
多模型集成的被动微波反演海表温度方法
《遥感信息》2024年第6期71-79,共9页姬长铭 丁海勇 
国家重点研发计划(2022YFC3004200);江苏省研究生实践创新计划(SJCX23_0419);杭州市科技发展计划项目杭州市农业与社会发展一般项目(202203B36)。
针对传统物理算法与统计算法反演海表温度(sea surface temperature,SST)存在效率低、偏差大等问题,提出了一种多模型集成的机器学习模型反演SST。首先,对单一机器学习模型进行超参数优化、训练以及评价;然后,利用Stacking方法将多个单...
关键词：海表温度 机器学习 STACKING AMSR2 被动微波 反演 
基于深度学习模型集成的日最高和最低气温订正预报研究
《热带气象学报》2024年第6期1018-1029,共12页卢姝 郭可萌 周悦 傅承浩 许霖 顾雪 
湖南省气象局2024年创新发展专项(青年专项,CXFZ2024-QNZX23);湖北省自然科学基金气象联合基金(2023AFD096);武汉市自然科学基金项目(2024020901030454)共同资助。
采用2018—2023年中国气象局陆面数据同化系统的气温资料以及欧洲中期天气预报中心的高分辨率模式预报产品(ECMWF-IFS),分别建立基于时空堆叠的残差网络(Res-STS)以及基于自注意力(Self-Attention)机制的长短期记忆网络(Attention-LSTM)...
关键词：Res-STS Attention-LSTM 多模型集成 ECMWF-IFS 气温预报 
城市户籍人口规模增长预测及其对地区GDP的影响——以南京市为例
《黑龙江科学》2024年第21期63-65,68,共4页周天彦 王应堃 刘宇健 
以南京市为例,探讨城市户籍人口规模增长对地区生产总值的影响。采用线性回归模型、Holt’s线性趋势模型、ARIMA模型、Logistic增长模型、多元线性回归与BP神经网络等多种计量经济学方法预测南京市户籍人口增长趋势,分析其对经济发展的...
关键词：城市户籍人口 地区生产总值 人口增长预测 多模型集成方法 南京市 
军队人员能力评估系统架构设计及关键技术研究
《火力与指挥控制》2024年第10期149-157,166,共10页沙晓婷 陈彬 陈星 陈奕杭 陈超 
军队科研计划基金资助项目(ZB20182A030025)。
针对军队人员能力评估方法单一、评估准确性不够等问题,基于训练评估数据,研究设计了多模型集成的综合评估方法,能够有效克服单一评估模型的局限性,减少评估误差;基于遗传算法,优化扩展传统层次分析法的权重设置方法,有效解决在判断矩...
关键词：能力评估 多模型集成 综合评估方法 遗传层次分析法 人工神经网络 
三江源国家公园NPP长时序时空变化多模型集成分析
《地理学报》2024年第9期2356-2371,共16页刘畅 任小丽 张黎 王军邦 赵亮 何洪林 徐茜 张梦宇 曾纳 高超 
国家科技基础资源调查专项(2021FY100705);国家自然科学基金项目(42030509)。
三江源国家公园位于青藏高原腹地,拥有独特气候和丰富物种基因,在生态系统中具有特殊地位。然而,气候变化和人类活动的影响使其面临生态挑战。准确监测三江源国家公园植被净初级生产力(NPP)的时空变化对于促进生态环境的保护和改善至关...
关键词：植被净初级生产力 多模型集成 三江源国家公园 时空变化 
基于K-I-ELM多模型集成的分布式光伏出力短期预测方法
《电力科学与技术学报》2024年第4期146-152,共7页江卓翰 周胜瑜 何禹清 周任军 孙辰昊 
国家自然科学基金(52207074);国网湖南省电力有限公司科技项目(5216A22001J);湖南省科技创新平台与人才计划(2019TP1053)。
为响应“双碳”目标,高比例新能源接入的新型电力系统已成为下一个发展目标。光伏作为当前电力系统能源发电主体形式之一,其出力特性数据尚存在多源、异构及高维等分布特点,导致不同特征作用机理、机制较为复杂,继而加大分布式光伏系统...
关键词：信息熵 核主成分分析 极限学习机 短期预测 光伏出力 
基于多模型集成算法的光纤陀螺温度补偿及实现
《半导体光电》2024年第1期96-100,共5页仇海涛 王开 石海洋 冯子健 
国家自然科学基金项目(61703040,62003047)。
为降低光纤陀螺因温度效应产生的零偏漂移,以基于最小二乘法的多项式补偿模型和经遗传算法优化后的BP神经网络模型(GA-BP)为基学习器,通过集成学习算法建立了光纤陀螺的温度补偿模型,并对补偿后的光纤陀螺进行在线温度补偿实验。实验结...
关键词：光纤陀螺 温度补偿 遗传算法 BP神经网络 集成学习 
基于GAN增强多模型集成方法的能耗预测
《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》2023年第11期062-066,共5页吴丹澜 
建立一个准确、稳健的能耗预测模型是节能工作的核心任务。先前的工作已经在各种负荷预测场景中探索了许多预测模型。然而,数据增强和集成学习在能源预测中的联合作用尚未得到充分的探讨。本文提出了一种基于生成对抗网络(Generative Ad...
关键词：能源消耗预测 机器学习 集成模型 生成对抗网络 数据增强 
基于Attention-LSTM与多模型集成的短期负荷预测方法被引量：17
《电力工程技术》2023年第5期138-147,共10页朱继忠 苗雨旺 董朝阳 董瀚江 陈梓瑜 李盛林 
国家自然科学基金资助项目(52177087);国家外国专家资助项目(G2022163018L)。
目前深度学习技术发展快速,针对其在短期负荷预测任务中处理离散数据效果较差以及泛化性不佳的问题,提出一种基于注意力机制的长短期记忆网络(long short-term memory network with attention mechanism,Attention-LSTM)与Stacking多模...
关键词：电力系统 短期负荷预测 长短期记忆网络 Stacking集成学习 注意力机制 均值编码 
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