公开(公告)号：CN109992592B

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN201910285784.X

申请日：2019-04-10

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 鄂鹏 ,  刘雅茜 ,  万杰 ,  王家辉 ,  刘浩 ,  王晶 ,  宋厚昆

IPC: G06F16/245 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明一种基于校园消费卡流水数据的高校贫困生识别方法，属于高校贫困生识别方法领域。包括如下步骤：步骤一、获取学生校园消费卡流水数据，建立SQL Server数据库；步骤二、利用核主成分分析方法选取多个分类特征；步骤三、基于步骤二选取的分类特征，建立RandomForest分类器，并利用训练数据进行训练；步骤四、基于步骤三获得的RandomForest分类器，建立用于高校贫困生识别的预测模型。本发明用于高校贫困生识别，利用核主成分分析方法实现了关键特征提取，并建立了基于RandomForest的分类预测模型，提高了高校贫困生识别的精准度。

公开(公告)号：CN111582557A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010313374.4

申请日：2020-04-20

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 汪岩佳 ,  任国瑞 ,  万杰 ,  刘浩 ,  张庭赫 ,  刘雅茜 ,  文人庆 ,  谭代敏 ,  鄂鹏

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种风电爬坡事件的刻画方法，特别涉及一种基于变差函数的风电爬坡事件多级预警方法，具体包括如下步骤：首先利用相对风电功率的定义，获取相应的相对风电功率时间序列。利用变差函数平方根对相对风电功率时间序列进行刻画，将得到的风电功率实时变化速率时间序列进行自相关分析。根据分析结果，用BP神经网络建立预测模型，对序列进行预测。选定变差刻画方式下的风电爬坡事件的多级阈值，利用阈值对BP神经网络的预测结果进行识别，实现对风电爬坡事件的多级预警。本发明弥补了传统风电爬坡事件定义中，仅考虑首末两点功率的不足；综合考虑了一段时间内所有时间点的变化情况，更准确的对爬坡事件进行定义与识别。

公开(公告)号：CN109992592A

公开(公告)日：2019-07-09

申请号：CN201910285784.X

申请日：2019-04-10

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 鄂鹏 ,  刘雅茜 ,  万杰 ,  王家辉 ,  刘浩 ,  王晶 ,  宋厚昆

IPC: G06F16/245 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明一种基于校园消费卡流水数据的高校贫困生识别方法，属于高校贫困生识别方法领域。包括如下步骤：步骤一、获取学生校园消费卡流水数据，建立SQL Server数据库；步骤二、利用核主成分分析方法选取多个分类特征；步骤三、基于步骤二选取的分类特征，建立RandomForest分类器，并利用训练数据进行训练；步骤四、基于步骤三获得的RandomForest分类器，建立用于高校贫困生识别的预测模型。本发明用于高校贫困生识别，利用核主成分分析方法实现了关键特征提取，并建立了基于RandomForest的分类预测模型，提高了高校贫困生识别的精准度。