基于数据挖掘的商家选址模型研究及应用
这是一篇关于Ball＿DBSCAN,LXGBoost,PSO,商圈聚类,选址模型的论文, 主要内容为选址的研究内容非常广泛,从城市规划、机场建设到配送中心、零售店的位置决策都是选址研究的范畴。随着当代社会发展和智慧城市建设,商家选址成为市总体规划中的重要一环。商家选址关系着城市商业的繁荣发展,关系着商家的经济收益,直接影响进店客流、服务内容和运营成本。因此,科学合理的选址对商家而言至关重要。早期获取数据的途径和数量有限,选址决策易掺杂着主观因素,导致准确率不高。随着互联网的发展,可以通过多种途径获得海量数据,为选址提供强有力的数据支持。为了给商家提供一个更准确、更高效的选址建议,本文提出基于数据挖掘的商家选址模型。论文的主要工作包括以下几个方面:第一,本文使用基于密度的商圈聚类算法来界定商圈范围。首先使用爬虫框架Scrapy获得人口、交通、餐饮、娱乐等多维度数据,然后对其进行多源数据融合、地理坐标系校正、异常点检测。最后使用Ball＿DBSCAN聚类算法进行商圈聚类,该算法在DBSCAN算法的基础上加入Ball Tree最近邻搜索算法以提高算法的运行效率,并使用OPTICS算法实现距离阈值自适应。第二,本文构建了基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型。针对单点选址问题,使用基于LXGBoost的时空选址模型。统计并加权商家门店周边包含餐饮店数量、平均租金、人口密度在内的多维空间特征和营收的时间变化特征,融合Light GBM和XGBoost集成学习算法构建基于LXGBoost的时空选址模型。对范围选址问题,使用PSO群体智能算法构建多目标优化的选址模型,最后使用网格搜索得到较优的选址模型。第三,本文设计实现了一个二维地理信息可视化的商家选址系统。本系统采用前后端分离框架,前端使用Vue,后端使用Spring Boot微服务框架,使用Web GIS技术向用户直观地展示所选门店的地理信息。系统界面简洁优美、操作简单,能自动调用选址模型进行选址评估,快捷方便。针对商家选址问题,本文使用爬虫技术获得大量多维度数据,对商圈进行聚类分析,构建基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型,并设计一个商家选址系统,为商家提供一个准确、高效的选址建议。
基于数据挖掘的商家选址模型研究及应用
这是一篇关于Ball＿DBSCAN,LXGBoost,PSO,商圈聚类,选址模型的论文, 主要内容为选址的研究内容非常广泛,从城市规划、机场建设到配送中心、零售店的位置决策都是选址研究的范畴。随着当代社会发展和智慧城市建设,商家选址成为市总体规划中的重要一环。商家选址关系着城市商业的繁荣发展,关系着商家的经济收益,直接影响进店客流、服务内容和运营成本。因此,科学合理的选址对商家而言至关重要。早期获取数据的途径和数量有限,选址决策易掺杂着主观因素,导致准确率不高。随着互联网的发展,可以通过多种途径获得海量数据,为选址提供强有力的数据支持。为了给商家提供一个更准确、更高效的选址建议,本文提出基于数据挖掘的商家选址模型。论文的主要工作包括以下几个方面:第一,本文使用基于密度的商圈聚类算法来界定商圈范围。首先使用爬虫框架Scrapy获得人口、交通、餐饮、娱乐等多维度数据,然后对其进行多源数据融合、地理坐标系校正、异常点检测。最后使用Ball＿DBSCAN聚类算法进行商圈聚类,该算法在DBSCAN算法的基础上加入Ball Tree最近邻搜索算法以提高算法的运行效率,并使用OPTICS算法实现距离阈值自适应。第二,本文构建了基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型。针对单点选址问题,使用基于LXGBoost的时空选址模型。统计并加权商家门店周边包含餐饮店数量、平均租金、人口密度在内的多维空间特征和营收的时间变化特征,融合Light GBM和XGBoost集成学习算法构建基于LXGBoost的时空选址模型。对范围选址问题,使用PSO群体智能算法构建多目标优化的选址模型,最后使用网格搜索得到较优的选址模型。第三,本文设计实现了一个二维地理信息可视化的商家选址系统。本系统采用前后端分离框架,前端使用Vue,后端使用Spring Boot微服务框架,使用Web GIS技术向用户直观地展示所选门店的地理信息。系统界面简洁优美、操作简单,能自动调用选址模型进行选址评估,快捷方便。针对商家选址问题,本文使用爬虫技术获得大量多维度数据,对商圈进行聚类分析,构建基于时空的选址模型和基于多目标的选址模型,并设计一个商家选址系统,为商家提供一个准确、高效的选址建议。
基于数据挖掘的监测设备故障诊断及预测研究
这是一篇关于水质监测仪,故障诊断及预测,XGBoost,PSO,组合预测的论文, 主要内容为水质自动监测仪是用于地表水质监测的智能化设备,分布各地的设备若能实现自动故障诊断及预测等功能,将大大降低设备生产厂家的维护成本、提高厂家的售后质量、甚至助力于设备的升级改进。本文旨在以数据挖掘的方式,实现对水质监测仪的故障诊断及预测,主要的工作内容如下:(1)基于随机森林和XGBoost的故障诊断方法研究。首先通过实验对比分析,找到了适合本文数据集的故障分类算法XGBoost,然后在此基础上结合随机森林进行特征选择,以降低最终模型的复杂度。针对XGBoost的参数优化问题,使用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行寻优。针对PSO算法易陷入局部最优的问题,研究了一种自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法,该算法对粒子群的进化程度和聚集程度进行了定义,并利用它们实现了惯性权重的自适应更新。之后使用多种测试函数对APSO算法的寻优能力进行验证,结果表明,相较于标准PSO算法和惯性权重递减的PSO算法,APSO算法无论是在收敛速度,还是在寻优结果上都更为优秀。最后将APSO算法应用到XGBoost故障诊断模型的超参数优化中,并取得了较好的效果。(2)基于多种模型组合的故障预测方法研究。针对水质自动监测仪运行状态的预测问题,通过理论和实验分析,研究了一种基于ARIMA模型、随机森林、XGBoost和LSTM神经网络的组合预测方法。该方法依据各个子模型的拟合优度对它们的组合权重进行调整。为了让预测效果更好的模型占据更大的组合权重,从而在组合预测中发挥更大的作用,该方法还使用了变形的正切函数对各个模型的拟合优度进行差异放大。最终结果表明,组合后的预测模型结合了上述四种模型的特点,表现出了比单一模型更好的预测效果。(3)水质自动监测仪远程诊断及预测平台设计。在完成对故障诊断及预测方法的研究之后,本文对水质自动监测仪的智能诊断平台进行了架构设计、数据库设计以及后台软件设计,依据数据的流向,形成了一个集数据获取、分析、存储、展示于一体的智能化信息系统。
基于机器学习的网络流量识别方法与实现
这是一篇关于网络流量识别,机器学习,BP神经网络,SVM,PSO的论文, 主要内容为随着计算机网络技术的飞速发展和信息时代的到来,网络使用频率的不断增加造成了互联网的数据流量爆发式增长；网络新应用的不断出现造成了网络通信协议使用更加灵活、混杂；网络病毒、窃听和恶意攻击等行为不断增多造成了网络安全成为社会和政府部门关注的热点。这些问题可以通过网络流量识别得到很好的解决。因此,网络流量识也越来越受到人们的重视。 已经有许多不同的流量识别方法,但从研究和应用角度人们越来越关注流量识别的可行性和有效性,即如何快速地处理海量的数据和如何正确地识别网络中的各种应用。面临不断变化的网络环境,本论文主要研究基于机器学习(Machine Learning, ML)的网络流量识别方法,重点采用了后向传播(Back Propagation, BP)神经网络和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)两种监督学习算法。 BP神经网络采用分布、并行的网状结构进行训练学习,使其容错性更高,处理速度更快；BP神经网络具有很好的非线性映射能力,可以模拟输入与输出的非线性关系；同时,BP神经网络是通过全局寻优的方式进行训练的,因此BP网络也具有很高的泛化能力。SVM则是针对小样本的机器学习方法,并且通过内积核函数将低维样本空间非线性映射到高维空间,其具有比较完善的理论基础。SVM采用“转导推理”(Transductive Inference)方法可以很容易的解决非线性多分类问题。SVM的最优分类超平面只由边界上有限的支持向量构成,使得SVM方法不仅简单有效,而且具有很好的鲁棒性。这两种机器学习算法都能够适应网络环境中的大数据和多样性,都能够快速有效的识别网络流量的应用类型。 本论文的流量识别系统是以家庭中的网络流为识别对象,该系统从功能上分为家庭网关和后台服务器两部分。家庭网关实时抓取数据包、提取特征,并通过机器学习的方法进行流量识别,然后将识别结果传送给后台服务器；后台服务器将识别结果存入数据库,并显示当前网络中流量的应用类型,便于管理者进行监管。论文研究的主要贡献如下： 1、通过对网络流量识别和机器学习的研究与分析,BP神经网络能够适应互联网的大数据和多样性特点,在此基础上选择了基于BP神经网络的流量识别方法。即选择三层的BP神经网络作为实现方案,其分类能力满足流量识别的要求并且结构简单易于实现。选择S型函数作为BP神经网络隐含层的转移函数,实现对网络流特征等输入信息的非线性映射。虽然BP神经网络容易陷入误差曲面的局部极小,但是通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)寻找具有全局最优特性的初始化权值,保证BP神经网络训练时能够进入误差曲面的全局最小。实验结果表明,经过PSO算法优化的BP神经网络能够很快寻找到误差曲面的全局最小值,并准确识别流量的网络应用类型。 2、仔细研究SVM解决线性和非线性分类问题的原理,在此基础上提出了基于SVM的流量识别方法,将SVM应用于网络流量识别领域。选择径向基函数作为SVM的核函数,实现从低维的网络流特征空间向更高维空间的非线性映射。并通过一对一方法(One-Against-One)构造了SVM多值分类器,使SVM能够识别多种网络应用类型。SVM在高维空间中生成最优超平面,实现对空间的划分和多种网络应用的分类,这是一种全局寻优的方式因此SVM的识别方法具有很好的泛化能力。实验结果表明,SVM非常适合解决网络流量识别这种非线性多分类问题,而且所需训练样本少,计算复杂度低,能够进行实时识别。 3、在家庭局域网中设计和实现了流量识别系统。根据机器学习的系统模型和监督学习的实现方法,设计了网络流量识别的总体架构,将其分为实时在线流量识别和离线训练学习两部分,具体过程包含抓取网络流的数据包,生成网络流的特征,选择训练集和测试集,对机器学习算法进行训练,和测试两种流量识别算法的分类效果。在系统实现方面,将BP神经网络和SVM的流量识别算法编写为程序,并移植到家庭网关(家庭网关由路由器搭建)中。在后台服务器的Linux平台上搭建Web服务器和安装MySQL数据库,实现家庭网关与后台服务器之间的交互通信、信息处理和存储。管理员则可以通过Web浏览器登录后台服务器观察当前家庭网络中流量识别结果。
基于数据挖掘的监测设备故障诊断及预测研究
这是一篇关于水质监测仪,故障诊断及预测,XGBoost,PSO,组合预测的论文, 主要内容为水质自动监测仪是用于地表水质监测的智能化设备,分布各地的设备若能实现自动故障诊断及预测等功能,将大大降低设备生产厂家的维护成本、提高厂家的售后质量、甚至助力于设备的升级改进。本文旨在以数据挖掘的方式,实现对水质监测仪的故障诊断及预测,主要的工作内容如下:(1)基于随机森林和XGBoost的故障诊断方法研究。首先通过实验对比分析,找到了适合本文数据集的故障分类算法XGBoost,然后在此基础上结合随机森林进行特征选择,以降低最终模型的复杂度。针对XGBoost的参数优化问题,使用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行寻优。针对PSO算法易陷入局部最优的问题,研究了一种自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法,该算法对粒子群的进化程度和聚集程度进行了定义,并利用它们实现了惯性权重的自适应更新。之后使用多种测试函数对APSO算法的寻优能力进行验证,结果表明,相较于标准PSO算法和惯性权重递减的PSO算法,APSO算法无论是在收敛速度,还是在寻优结果上都更为优秀。最后将APSO算法应用到XGBoost故障诊断模型的超参数优化中,并取得了较好的效果。(2)基于多种模型组合的故障预测方法研究。针对水质自动监测仪运行状态的预测问题,通过理论和实验分析,研究了一种基于ARIMA模型、随机森林、XGBoost和LSTM神经网络的组合预测方法。该方法依据各个子模型的拟合优度对它们的组合权重进行调整。为了让预测效果更好的模型占据更大的组合权重,从而在组合预测中发挥更大的作用,该方法还使用了变形的正切函数对各个模型的拟合优度进行差异放大。最终结果表明,组合后的预测模型结合了上述四种模型的特点,表现出了比单一模型更好的预测效果。(3)水质自动监测仪远程诊断及预测平台设计。在完成对故障诊断及预测方法的研究之后,本文对水质自动监测仪的智能诊断平台进行了架构设计、数据库设计以及后台软件设计,依据数据的流向,形成了一个集数据获取、分析、存储、展示于一体的智能化信息系统。
磁电式航空转速传感器转速试验台设计与实现
这是一篇关于磁电式航空转速传感器,嵌入式永磁同步电机控制系统,PSO,模糊PI,FOC,转速试验台的论文, 主要内容为随着航空工业集团建设新时代航空强国战略指引的推进,“大飞机”和“两机”(航空发动机和燃气轮机)等重大专项取得重大阶段性进展,航空发动机作为飞机的重要部件,磁电式航空转速传感器(转速传感器)转速是评价航空发动机性能极其重要的参数之一。基于此背景,本文设计并实现了磁电式航空转速传感器转速试验台(转速试验台)。本文从转速试验台相关技术国内外研究现状出发,阐述了转速试验台的试验功能和技术要求,根据传感器检测原理设计了转速试验台总体框图。其主要研究内容包括以下几个方面:(1)设计了一种基于改进粒子群(PSO)优化的变论域双闭环模糊PI永磁同步电机矢量控制(FOC)方法。与模糊PI控制器相比,提高了启动阶段电流跟随给定电压Ui的快速响应性以及恒速阶段速度的动态稳定性和抗扰动能力,抑制了超调量。(2)搭建了转速试验台硬件电路,包括:STM32最小系统及外围电路的设计(电源电路、触摸屏操控与显示电路、总线电压和温度检测电路)以及电机驱动电路的设计(六桥臂驱动三电阻电流采样电路、霍尔采样电路、电流放大隔离电路)。实现了转速试验台硬件基础。(3)以层级结构思想将实验平台分为硬件驱动层、功能模块层、操作系统层、应用程序层,实现试验台软件基础框架。同时,各层级都针对普适化进行设计,大大提高系统在不同平台间的可移植性。(4)采用嵌入式实时操作系统μC/OS-III为应用程序层进行优先级任务细分为指令处理任务、触摸屏操控与显示任务、上位机监控任务、温度电压检测任务,并根据优先级进行任务调度。保证了高优先级任务的及时执行,提高了系统的实时性能。本文最后通过硬件电路测试、软件测试、系统技术指标测试,验证该系统在转速测试流程中的正确性。测试结果显示:设计的磁电式航空转速传感器转速试验台,提高了电机控制精度,增加了电机运动稳定性,实现电机状态可视化,提升了数据处理效率,满足磁电式航空转速传感器测试转速的技术指标和功能需求。
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