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[发明专利]基于信号分解的集成短期电力负荷预测方法、系统、设备及介质-CN202310343436.X在审
发明人：杨帆;王建兴;李嘉;褚子平;王雨;方涛;康健;张犇 -专利权人：国网陕西省电力有限公司西安供电公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信号分解的集成短期电力负荷预测方法、系统、设备及介质，包括：将WPD‑CatBoost组合模型的预测结果、CEEMDAN‑CatBoost组合模型的预测结果、VMD‑CatBoost组合模型的预测结果、LMD‑CatBoost组合模型的预测结果、ITD‑CatBoost组合模型的预测结果输入训练后的SVM模型中，预测得到待预测时刻的集成电力负荷预测结果，该方法、系统、设备及介质对电力负荷预测的准确性较高
基于信号分解集成短期电力负荷预测方法系统设备介质

[发明专利]一种基于DDAE-CATBOOST的DDoS攻击流量分类方法-CN202111035122.0在审
发明人：李鲁群;李幸睿;常梦磊;罗述翔 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2021-09-05 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及DDoS攻击流量检测技术领域，且公开了一种基于DDAE‑CATBOOST的DDoS攻击流量分类方法，包括DDAE‑CATBOOST模型，所述DDAE‑CATBOOST模型分为两个部分，分别是基于深度去噪自编码的DDoS特征降维算法和基于贝叶斯优化的CatBoost的DDoS流量分类方法，通过选择使用改进的自动编码器网络对特征进行降维，并重新生成新的特征样本集；通过DDAE‑CATBOOST可以实现自动从数据集中提取特征，并将攻击流量区分为正常流量、DDoS反射基攻击和DDoS探索基攻击，相较于现有技术，DDAE‑CATBOOST利用多达20个特征维度对攻击类别进行分析，并对DDoS的十余种攻击类别按照攻击方式进行区分，更方便管理人员采取针对性的防御措施，并且通过对比实验表明，DDAE‑CATBOOST能够有效地对DDoS攻击流量进行分类，且准确率较高，使用简单。
一种基于 ddae catboost ddos 攻击流量分类方法

[发明专利]一种基于XGB和CatBoost双重提升树算法的滑坡预警方法-CN202211016999.X在审
发明人：杨海清;梁丹;陈立川;崔亚南;王琦;宋康磊;朱宽义 -专利权人：重庆地质矿产研究院
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G08B21/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于XGB和CatBoost双重提升树算法的滑坡预警方法，包括：S1：获取待测地区的历史地质因素特征数据和历史降雨特征数据；S2：对数据进行预处理，构建数据样本集；S3：建立XGB模型和CatBoost模型；S4：对XGB模型和CatBoost模型进行训练，其中基于数据样本集和XGB模型的预测的孔隙水压力数据集对CatBoost模型进行训练；S5：获取待测地区的实时地质因素特征数据和实时降雨特征数据，并将数据输入到XGB模型和CatBoost模型中，获得滑坡失稳的临界FOS值。本发明通过搭建XGB和CatBoost双重提升树算法预警框架，通过结合近实时预测坡体的孔隙水压力，在较低的输入条件下对降雨诱发滑坡演变过程保持准确、高效的滑坡灾害预警。
一种基于 xgb catboost 双重提升算法滑坡预警方法

[发明专利]基于CatBoost回归算法的水稻地上部蛋白氮积累量遥感反演模型和方法-CN202011318134.X在审
发明人：姜晓剑;邵文琦;钟平;朱元励;汪伟;吴莹莹;李卓;陈青春;任海芳 -专利权人：淮阴师范学院
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明提供一种基于CatBoost回归算法的水稻地上部蛋白氮积累量遥感反演模型，为Python语言的CatBoost回归模型，并进一步提供了该CatBoost回归模型的模型参数。还提供了基于CatBoost回归算法的水稻地上部蛋白氮积累量遥感反演方法。本发明的基于CatBoost回归算法的水稻地上部蛋白氮积累量遥感反演模型能够快速、准确的获取水稻地上部蛋白氮积累量信息，克服水稻组分复杂带来的光谱叠加效应造成的水稻地上部蛋白氮积累量特征波段难以确定的困难
基于 catboost 回归算法水稻上部蛋白积累遥感反演模型方法

[发明专利]一种基于早期时间序列分类的实时机动识别方法及装置-CN202310437367.9在审
发明人：裘旭益;庞诺言;孙邱鹏;袁伟伟;袁斐然;李可;杨曦中 -专利权人：中国航空无线电电子研究所
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供一种基于早期时间序列分类的实时机动识别方法及装置，属于智能识别技术领域，该方法先基于构造飞机的飞行特征，采用机动单元窗口对完整的机动进行划分得到机动单元，并提取机动单元的时序特征；基于机动单元的时序特征采用集成学习模型CatBoost对机动单元进行识别，集成学习模型CatBoost的参数进行调整，得到初始集成学习模型CatBoost；对初始集成学习模型CatBoost所使用的时序特征进行贡献度评估，再通过贡献度评估结果进行降维以获得初始集成学习模型CatBoost对应的轻量级模型；基于轻量级模型以及机动窗口进行实时机动识别。
一种基于早期时间序列分类实时机动识别方法装置

[发明专利]基于松鼠优化算法和机器学习算法的玻璃硬度预测方法-CN202210281841.9有效
发明人：杨勇;翟华;韩江 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于松鼠优化算法和机器学习算法的玻璃硬度预测方法，涉及电数字数据处理领域；方法包括：构建不同组分玻璃材料的硬度数据库；构建特征描述符；提供训练集样本，初始化松鼠搜索算法的参数；设定松鼠搜索算法优化参数，运用其优化Catboost算法参数，得到最佳Catboost算法参数，建立玻璃硬度预测模型；输入测试样本数据，预测玻璃硬度。本发明构建了独特的描述符，将松鼠搜索优化算法用于优化Catboost算法参数寻优，结构简单，提高收敛速度和精度，且寻优得到的最优Catboost算法参数可以较明显地提高Catboost算法的性能，对于提高预测玻璃硬度的准确性具有现实意义
基于松鼠优化算法机器学习玻璃硬度预测方法

[发明专利]一种基于LSO-CatBoost的燃煤电厂锅炉NOX-CN202310091793.1在审
发明人：陈思勤;朱一波;秦朝晖;王学海;王铭忠;陈佳伟;陈慧贤;周烁宇;茅大钧 -专利权人：华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂;上海电力大学
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSO‑CatBoost的燃煤电厂锅炉NOx排放预测方法包括：采集原始数据，并对原始数据进行数据清洗和归一化处理；对经数据处理后的原始数据进行数据特征提取筛选与锅炉NOx排放最为相关的变量，并将变量作为锅炉NOx排放预测模型的输入数据；将输入数据划分为训练集和测试集，建立CatBoost模型，并利用改进狮群优化算法，优化CatBoost模型的超参数；利用超参数，建立最优CatBoost预测模型，预测燃煤电厂锅炉的NOx排放浓度。本发明通过双层数据特征提取方法更好地筛选出对NOx排放浓度影响程度较大变量，有效降低了数据维度，提高了预测精度；将改进的狮群算法用于优化CatBoost算法的超参数寻优，结构简洁，提高收敛速度和精度，且明显提升CatBoost算法的性能，提高预测准确率。
一种基于 lso catboost 燃煤电厂锅炉 no base sub

[发明专利]一种基于多粒度扫描和catboost模型的轴承故障诊断方法-CN202211447004.5在审
发明人：邵星;袁建华;王翠香;皋军 -专利权人：盐城工学院
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多粒度扫描和catboost模型的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：针对轴承振动信号进行预处理，将振动信号归一化，存储成二维的灰度图片；更改深度森林的结构，将深度森林中的级联森林去除，保留多粒度扫描部分；利用多粒度扫描提取灰度图片中的特征；使用catboost代替深度森林中的级联森林部分，构建多粒度扫描加catboost故障诊断模型，将上层使用的多粒度扫描提取到的特征输入，使用catboost模型来做故障诊断；使用训练集训练catboost模型；确定验证指标；使用测试集来测试模型的准确率；本发明获得比卷积神经网络和深度森林更高的准确率，并提高运算效率；减少了对广泛超参数的调优需求，降低了过度拟合的风险
一种基于粒度扫描 catboost 模型轴承故障诊断方法

[发明专利]一种基于决策树的光伏组件积灰与阴影识别方法-CN202310479921.X在审
发明人：凌雨童;魏东;张逴;李树成;辜辰瑜;乔劼;代敏;唐九龄;易建波;冯炳赫 -专利权人：四川晟天新能源发展有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于决策树的光伏组件积灰与阴影的识别方法，首先根据需求设置光伏组件的积灰和阴影，监测光伏组件的运行状态，记录所需的电流和电压等数据作为样本输入，其次建立基于CatBoost算法的训练决策树CatBoost，将选取的特征量作为输入，最后利用训练好的决策树CatBoost对光伏系统进行诊断。
一种基于决策树组件阴影识别方法

[发明专利]基于CatBoost模型的低温预测-CN202211509183.0在审
发明人：冯钢;孙国东;杜翔;冯向南;霍博渊 -专利权人：伊金霍洛旗那仁太能源有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于CatBoost模型的低温预测方法，具体实现步骤如下：(1)获取气象数据；(2)通过自相关系数建立气象数据之间的滞后特征；(3)数据预处理，具体包括缺失值填充和数据归一化；(4)通过LassoCV进行特征的选择；(5)建立LassoCV‑CatBoost模型进行低温预测；(6)通过遗传算法GA对CatBoost模型的参数进行优化从而得到最终的低温预测模型；(7)模型评估。
基于 catboost 模型低温预测

[发明专利]一种变压器故障诊断方法-CN202111614289.2在审
发明人：张梅;何柳;陈万利 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开一种变压器故障诊断方法，包括数据预处理、差分变异头脑风暴优化算法(DBSO)优化CatBoost模型和故障诊断。的数据进行数据预处理：引入比值法对原始数据添加特征，对异常数据进行处理，利用沙普利加和解释法(SHAP)进行特征提取，利用核主成分分析(KPCA)法进行数据降维，归一化后将数据进行序列划分；再将预处理后的数据输入CatBoost模型进行训练，用DBSO算法对该模型进行参数寻优，得到最优模型；最后利用得到的DBSO‑CatBoost模型进行故障诊断，输出故障类型。实例结果表明：基于DBSO‑Catboost模型的变压器故障诊断准确率可达93.71％，比CatBoost模型提高了3.95％，明显高于一些模型；与其他预处理方法相比，采用本发明方法故障诊断准确率也明显提升
一种变压器故障诊断方法

[发明专利]结合CatBoost的水深反演方法、装置及存储介质-CN202210385441.2在审
发明人：谢涛;孔瑞瑶 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G01C13/00 文献下载
摘要：本发明公开了结合CatBoost的水深反演方法、装置及存储介质，属于光学遥感技术领域，包括：获取待测位置的多光谱遥感影像数据并进行预处理；基于预处理后的多光谱遥感影像数据，采用多值提取至点的方法获取待测位置不同波段的辐射亮度数据；将辐射亮度数据输入预制的传统水深反演模型和CatBoost水深反演模型，分别求解待测位置的水深数据；将传统水深反演模型和CatBoost水深反演模型求解的水深数据进行对比评价分析，求解最终水深数据的反演值本发明将传统的水深反演模型与CatBoost水深反演模型进行结合，同时进行水深反演，在对比评价分析后能够得到更加准确的水深数据值。
结合 catboost 水深反演方法装置存储介质

[发明专利]一种基于特征贡献度和PSO-Catboost的岩性识别方法-CN202310541962.7在审
发明人：徐守坤;潘浩宇;邓嵩;彭明国;石林;李秋;闫霄鹏;李朝玮;王江帅;郝宏达;王崧百;王怡雯 -专利权人：常州大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征贡献度和PSO‑Catboost的岩性识别方法，其特征在于，包括：收集已钻井的测井和录井的数据；对不同岩性定义不同的数字标签，并将样本数据划分为训练集和测试集，设置PSO算法的运行迭代次数和粒子数量参数；利用PSO算法优化随机森林算法；将优选后的特征输入到Catboost模型中，再通过PSO算法对Catboost模型的超参数进行自动优化，得到岩性识别效果最优的模型。本发明将catboost模型应用在岩性识别领域，相比传统基于决策树的集成模型，提出了排序提升策略来解决梯度提升决策树中存在的梯度偏差和预测偏移问题。
一种基于特征贡献 pso catboost 识别方法

[发明专利]基于CatBoost-NSGA-Ⅲ的盾构下穿隧道优化设计方法及设备-CN202210900578.7有效
发明人：吴贤国;曹源;冯宗宝;徐文;黄浩;陈虹宇;裴以军;鄢春艳;王廷辉;王健;曹化锦;覃亚伟;徐文胜;吴克宝;阮滨 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明属于盾构施工技术领域，并具体公开了一种基于CatBoost‑NSGA‑Ⅲ的盾构下穿隧道优化设计方法及设备。所述方法包括：确定管片优化设计的敏感因素，建立指标体系，采集盾构掘进过程中的实际监测数据并结合地质勘查，构建样本数据集；利用CatBoost算法进行学习训练，以构建基于CatBoost算法的隧道拱顶沉降、拱底竖向位移、拱底水平位移、拱底沉降量预测模型；将预测模型所得的非线性映射关系函数作为目标优化适应度函数，构建基于CatBoost‑NSGA‑Ⅲ的多目标优化模型，以获取盾构管片参数最优设计。
基于 catboost nsga 盾构隧道优化设计方法设备

[发明专利]一种脑电分类方法-CN202010466657.2在审
发明人：张跃春;丁衍;曾瑜 -专利权人：苏州小蓝医疗科技有限公司
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明公开了一种脑电分类方法，包括如下步骤：S1：对脑电数据进行分析处理，获得特征值；S2：建立catboost分类模型，使用优化算法对catboost分类模型进行优化，得到最优模型；S3：将得到的特征值带入到最优模型中进行分类本发明利用优化算法改进了catboost算法，解决了现有脑电信号分类方法中的分类准确率和效率低的问题，为脑电信号技术的实现和发展提供有力的技术支持。
一种分类方法

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