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徐锋,方彦军.基于贝叶斯优化XGBoost的现场校验仪误差预测[J].电测与仪表,2019,56(18):120-125.
Xu Feng,Fang Yanjun.Error prediction of field calibrator based on bayesian optimization XGBoost[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(18):120-125.
基于贝叶斯优化XGBoost的现场校验仪误差预测
Error prediction of field calibrator based on bayesian optimization XGBoost
DOI:
中文关键词:  现场校验仪  电能表  贝叶斯优化  XGBoost算法
英文关键词:field  calibrator, electric  energy meter, bayesian  optimization, XGBoost  algorithm
基金项目:国家自然科学基金项目( 重点项目)(51707135),中国博士后科学基金(2017M612499)
     
作者中文名作者英文名单位
徐锋Xu Feng武汉大学动力与机械学院
方彦军Fang Yanjun武汉大学动力与机械学院
摘要点击次数: 1594
中文摘要:
      针对不同工况下现场校验仪会出现不同程度偏差的问题,通过搭建多维条件实验平台探究了电压、电流、温度、湿度以及功率因数对校验仪误差的影响,提出利用XGBoost对复杂现场条件下校验仪误差进行预测的方法,形成了基于多维条件耦合的校验仪误差预测模型。另外针对XGBoost中参数选择问题,将贝叶斯优化算法应用到模型的参数寻优之中。多组实验验证结果表明该模型泛化性能和预测精度均优于随机搜索和网格搜索等超参数调整方法,能够对不同环境下现场校验仪的误差进行评估。
英文摘要:
      In order to solve the problem of varying degrees of deviation in the field calibrator at different working conditions, the influence of voltage, current, temperature, humidity and power factor on the error of the calibrator was explored by building a multi-dimensional condition experimental platform,then a method for predicting the error of calibrator under complex field conditions is proposed by using XGBoost,the calibrator error prediction model based on multidimensional conditional coupling was formed. In addition, aiming at parameter selection in XGBoost, bayesian optimization algorithm was incorporated into the parameter optimization of the model. The results show that the generalization performance and prediction accuracy of the model are superior to those of random search and grid search, and can be used to evaluate the error of the calibrator under different environment.
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