基于贝叶斯优化梯度提升回归树的智慧酒店室内感应灯光设计

1

作者 王静 孟梅林 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2024年第12期158-161,165,共5页

针对自然光非线性变化导致酒店环境不能随时保持较好照度的问题,研究提出了一种基于贝叶斯优化梯度提升回归树的室内日光照度预测方法。该方法采用高斯函数对单个照明装置产生的照度峰值进行预测,然后引入了高斯混合误差模型来补偿预测... 针对自然光非线性变化导致酒店环境不能随时保持较好照度的问题,研究提出了一种基于贝叶斯优化梯度提升回归树的室内日光照度预测方法。该方法采用高斯函数对单个照明装置产生的照度峰值进行预测,然后引入了高斯混合误差模型来补偿预测误差,最后通过贝叶斯优化梯度提升回归树预测室内日光照度。实验结果表明,在不同人员数量下,贝叶斯优化梯度提升回归树预测模型的预测误差值为32 Lux,47 Lux,31 Lux和17 Lux。所提出的预测模型能够对室内日光照度进行准确预测,从而实现感应灯光的智能动态调控,保证室内光照明系统的高效运行,为照明系统感应灯光调控提供决策参考。 展开更多

关键词 智慧酒店 贝叶斯优化 梯度提升回归树 感应灯光

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基于梯度提升回归树算法的煤炭发热量计算 被引量：1

2

作者 万国祥 《能源科技》 2024年第3期85-89,共5页

煤炭发热量是衡量煤质的关键指标,反映了煤炭充分燃烧时释放的能量。煤炭发热量可通过实验测定和计算途径获取,其中实验方法虽精确却复杂昂贵耗时。在实际应用中,通过多元线性回归估算得出发热量数据,但是这种方法计算的结果准确率较低... 煤炭发热量是衡量煤质的关键指标,反映了煤炭充分燃烧时释放的能量。煤炭发热量可通过实验测定和计算途径获取,其中实验方法虽精确却复杂昂贵耗时。在实际应用中,通过多元线性回归估算得出发热量数据,但是这种方法计算的结果准确率较低。鉴于此,提出了一种基于梯度提升回归树(GBRT)的煤炭发热量计算方法,该方法是一种机器学习回归分析方法,能够有效克服多元线性回归模型在处理非线性数据时的局限性。在国际公认的COALQUAL煤质数据库上对提出的模型进行了验证和对比,结果显示:GBRT模型的预测误差(MAE、MSE、RMSE)均小于多元线性回归模型;拟合优度(R2=0.989)大于多元线性回归模型(R2=0.970)。说明GBRT是一种高效、准确的煤炭发热量预测模型,对于煤质评价具有一定的实际意义。 展开更多

关键词 煤炭发热量 梯度提升回归树 回归分析 预测

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基于梯度提升回归树的城市道路行程时间预测 被引量：26

3

作者 龚越 罗小芹 +1 位作者 王殿海 杨少辉 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期453-460,共8页

为了提高行程时间的预测精度,在考虑时间序列相关性的同时,分析相邻路段的空间相关性对于行程时间的影响,并提出基于梯度提升回归树模型的城市道路行程时间预测方法.对车牌识别设备获取的实际数据进行预处理,并提出相应的补全算法以解... 为了提高行程时间的预测精度,在考虑时间序列相关性的同时,分析相邻路段的空间相关性对于行程时间的影响,并提出基于梯度提升回归树模型的城市道路行程时间预测方法.对车牌识别设备获取的实际数据进行预处理,并提出相应的补全算法以解决数据缺失问题,建立完整的历史数据集.通过分析各影响因素与行程时间的相关性,构建特征向量.为了能更好地理解模型,通过梯度提升回归树模型输出各变量对于预测结果的重要度.利用实际数据对模型进行评估,预测行程时间的平均绝对误差百分比,约为10.0%.与SVM、ARIMA等方法相比,所提方法具有较高的精度. 展开更多

关键词 交通工程 短时交通流预测 梯度提升回归树模型(GBRT) 城市道路行程时间 车牌识别数据

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基于气象相似日选取与提升回归树的光伏发电短期功率预测 被引量：8

4

作者 魏联滨 王彬 +1 位作者 王莹 张海峰 《电子器件》 CAS 北大核心 2022年第1期183-188,共6页

针对气象条件不稳定引起的光伏发电出力波动性和间歇性,提出基于气象相似日选取和提升回归树的光伏发电短期功率预测方法。本方法采用熵值法计算影响光伏发电功率各种气象因素的权重,采用动态时间弯曲距离计算历史日与预测日各气象因素... 针对气象条件不稳定引起的光伏发电出力波动性和间歇性,提出基于气象相似日选取和提升回归树的光伏发电短期功率预测方法。本方法采用熵值法计算影响光伏发电功率各种气象因素的权重,采用动态时间弯曲距离计算历史日与预测日各气象因素相似度。对于每一个预测日的光伏发电功率预测,以历史相似日的气象数据和发电功率数据作为训练样本,采用提升回归树构建光伏发电短期功率预测模型,能够明显提升预测精度。以某光伏电站为研究对象,考虑气象相似日的提升回归树算法与回归树、提升回归树算法对比表明,光伏发电短期功率预测准确度有较大幅度提升。 展开更多

关键词 光伏 发电功率 熵值法 动态时间弯曲距离 气象相似日 提升回归树

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应用提升回归树研究碳钢的土壤腐蚀规律 被引量：1

5

作者 鲁庆 穆志纯 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1879-1886,共8页

以碳钢土壤腐蚀数据为对象,建立腐蚀率模型,对该材料的自然环境腐蚀规律进行研究。提出一种基于提升回归树(boosted regression trees)算法的新方法,针对实验数据小样本情况下的参数选取问题,采用ε不敏感损失函数、动态收缩系数对原算... 以碳钢土壤腐蚀数据为对象,建立腐蚀率模型,对该材料的自然环境腐蚀规律进行研究。提出一种基于提升回归树(boosted regression trees)算法的新方法,针对实验数据小样本情况下的参数选取问题,采用ε不敏感损失函数、动态收缩系数对原算法进行改进。与神经网络、支撑向量回归(SVR)等多个典型算法进行对比研究。仿真数据和实验数据验证表明:改进的提升回归树算法对于数据的高维度、缺失值、高噪声等问题具有较好的鲁棒性,适合小样本数据的处理。利用该算法建立的模型能够准确的描述和预测碳钢在土壤中的腐蚀率,还可用于对腐蚀影响因素及因素间交互作用进行探索性分析。 展开更多

关键词 提升回归树 腐蚀率 碳钢 自然环境腐蚀 土壤

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基于梯度提升回归树算法的生活用纸皱纹等级软测量模型 被引量：2

6

作者 张冬启 洪蒙纳 +1 位作者 李继庚 满奕 《中国造纸》 CAS 北大核心 2020年第6期36-42,共7页

皱纹等级是衡量生活用纸质量的重要指标之一。然而,工业生产过程中缺少皱纹等级的实时在线测量方法。为了解决上述问题,本研究通过实验对影响生活用纸皱纹质量的因素进行了分析。利用梯度提升回归树算法,对影响皱纹等级的表面粗糙度、... 皱纹等级是衡量生活用纸质量的重要指标之一。然而,工业生产过程中缺少皱纹等级的实时在线测量方法。为了解决上述问题,本研究通过实验对影响生活用纸皱纹质量的因素进行了分析。利用梯度提升回归树算法,对影响皱纹等级的表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率3个主要指标进行了建模,并通过预测这3个指标实现对皱纹等级的在线实时软测量。通过对比工业实测数据,发现该模型对表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率预测精度较高,测试数据的平均相对误差均小于5%。该模型解决了生活用纸皱纹等级在线软测量的问题,对生活用纸生产过程的质量控制提供了新的方法和依据。 展开更多

关键词 起皱 皱纹等级 软测量 梯度提升回归树算法

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基于梯度提升回归树的武广高铁区间晚点恢复策略研究 被引量：3

7

作者 李津 文超 +1 位作者 杜雨琪 徐传玲 《中国铁路》 2021年第10期76-84,共9页

晚点列车区间恢复策略的智能推荐是高速铁路调度指挥自动化的关键技术,对于提高调度员决策效率,提升高速铁路运营控制水平具有十分重要的意义。基于武广高速铁路列车运行实绩数据,运用梯度提升回归树算法(GBRT),以晚点列车进入区间时间... 晚点列车区间恢复策略的智能推荐是高速铁路调度指挥自动化的关键技术,对于提高调度员决策效率,提升高速铁路运营控制水平具有十分重要的意义。基于武广高速铁路列车运行实绩数据,运用梯度提升回归树算法(GBRT),以晚点列车进入区间时间、晚点时长、图定运行时间、最短运行时间、历史平均运行时间、前车到达间隔约束和图定到站时间约束为自变量,构建区间晚点恢复策略的预测模型。使用测试集数据对模型进行验证评估,结果表明:模型在测试集上的预测平均绝对误差接近0.5 min,在允许误差不超过2 min的情况下,其预测精度达到95%以上;模型对比评价表明,GBRT模型的预测精度优于随机森林和多元线性回归等常用模型。 展开更多

关键词 高速铁路 晚点恢复 梯度提升回归树 列车运行实绩 数据驱动

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基于梯度提升回归树的冷水机组能耗预测方法 被引量：9

8

作者 陈静 陈焕新 曾宇柯 《制冷与空调》 2020年第11期78-82,共5页

冷水机组作为空调系统最主要的能耗设备,建立冷水机组能耗预测模型对于节能运行优化具有重要意义。本文针对冷水机组运行参数繁多,能耗预测模型超参数难以调优等特点,提出了基于梯度提升回归树的冷水机组能耗预测方法,并利用冷水机组实... 冷水机组作为空调系统最主要的能耗设备,建立冷水机组能耗预测模型对于节能运行优化具有重要意义。本文针对冷水机组运行参数繁多,能耗预测模型超参数难以调优等特点,提出了基于梯度提升回归树的冷水机组能耗预测方法,并利用冷水机组实测数据对模型进行了训练与验证,同时对比了支持向量回归和决策树模型。结果表明:基于梯度提升回归树的能耗预测模型能够更准确的预测冷水机组能耗。对比其他两种模型,MAE和RMSE分别平均降低了24.5%和45.5%,相关系数达到0.999 7,并且模型对超参数不敏感,能够在较宽泛的范围内比较好地拟合数据,具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 能耗预测 梯度提升回归树 冷水机组 数据挖掘

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基于梯度提升回归树的处理器性能数据挖掘研究 被引量：1

9

作者 吕依蓉 孙斌 喻之斌 《集成技术》 2018年第5期47-57,共11页

现代处理器一般只内置了4~8个性能计数器,但可以监测多达上千个时钟周期级别的性能事件。这些事件可以轻易地产生大量数据,称为处理器性能大数据。然而,如何从这些性能大数据中提取有价值的信息面临着许多挑战。该文提出一种处理器性能... 现代处理器一般只内置了4~8个性能计数器,但可以监测多达上千个时钟周期级别的性能事件。这些事件可以轻易地产生大量数据,称为处理器性能大数据。然而,如何从这些性能大数据中提取有价值的信息面临着许多挑战。该文提出一种处理器性能数据分析方法,通过迭代使用梯度提升回归树算法构建性能模型,为云计算负载的性能事件进行重要性排序,从而指导云计算平台的性能调优。 展开更多

关键词 性能计数器 梯度提升回归树 云计算

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基于时间衰减因子的梯度提升回归树房源推荐算法 被引量：1

10

作者 冯炽 叶桦 《信息技术与信息化》 2019年第3期48-51,共4页

目前房源信息越来越多,人们在选择房源时还是简单的条件筛选模式,为了能够更好地理解用户的需求,本文提出了一种基于时间衰减因子的梯度提升回归树房源推荐算法。该算法通过用户行为信息构建用户画像,获得用户房源偏好,然后采用梯度提... 目前房源信息越来越多,人们在选择房源时还是简单的条件筛选模式,为了能够更好地理解用户的需求,本文提出了一种基于时间衰减因子的梯度提升回归树房源推荐算法。该算法通过用户行为信息构建用户画像,获得用户房源偏好,然后采用梯度提升算法与CART树相结合的方式,得到梯度提升回归树模型。经过实验分析,可以得出该模型相较于协同过滤算法具有更高的准确率,在保证推荐效果的前提下,运行效率也能够有所提升。 展开更多

关键词 房源推荐 梯度提升回归树 时间衰减因子 用户画像

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基于梯度提升回归树的大数据集离群点挖掘模型构建

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作者 胡小琴 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第5期743-747,共5页

为了提高大数据集离群点挖掘能力,提出基于梯度提升回归树的大数据集离群点挖掘模型,构建大数据集离群点的回归树分布模型,采用多维特征融合方法进行大数据集离群点的特征检测,提取大数据集离群点的空间区域分布特征量,采用梯度提升回... 为了提高大数据集离群点挖掘能力,提出基于梯度提升回归树的大数据集离群点挖掘模型,构建大数据集离群点的回归树分布模型,采用多维特征融合方法进行大数据集离群点的特征检测,提取大数据集离群点的空间区域分布特征量,采用梯度提升回归分析方法对提取的大数据集离群点特征进行模糊聚类处理,在聚类中心中实现对大数据集离群点数据的自适应融合和分布式检测,通过梯度提升回归树分析方法实现大数据集离群点挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行大数据集离群点挖掘的准确性较高,抗干扰性较好,提高了大数据集离群点挖掘过程的收敛和控制能力。 展开更多

关键词 梯度提升回归树 大数据 集离群点 挖掘

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一种改进的基于梯度提升回归算法的O2O电子商务推荐模型 被引量：7

12

作者 孙克雷 邓仙荣 《安徽建筑大学学报》 2016年第2期87-91,共5页

位置属性对于线下消费的用户具有重要影响。为了有效提高个性化推荐精度,在对O2O电子商务特点进行用户特征分析的基础上,在推荐算法中引入当前时间参数和位置参数,提出了一种改进的基于梯度提升回归算法的O2O电子商务推荐模型。实验结... 位置属性对于线下消费的用户具有重要影响。为了有效提高个性化推荐精度,在对O2O电子商务特点进行用户特征分析的基础上,在推荐算法中引入当前时间参数和位置参数,提出了一种改进的基于梯度提升回归算法的O2O电子商务推荐模型。实验结果表明,改进的基于梯度提升回归算法的O2O电子商务推荐模型在实时性和准确性方面明显优于传统的推荐算法。 展开更多

关键词 梯度提升回归树 位置服务 个性化推荐 行为日志分析

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基于改进决策树的多变量功率曲线建模方法 被引量：5

13

作者 刘琳 郭鹏 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期647-653,共7页

为提高风电机组功率曲线的建模精度,利用偏互信息(PMI)方法对影响机组风能捕获的因素进行全面分析,并选取多参数作为输入变量。利用随机梯度提升回归树(SGBRT)算法,实现多变量下的功率曲线建模。结合某风电场1.5 MW机组数据采集与监视... 为提高风电机组功率曲线的建模精度,利用偏互信息(PMI)方法对影响机组风能捕获的因素进行全面分析,并选取多参数作为输入变量。利用随机梯度提升回归树(SGBRT)算法,实现多变量下的功率曲线建模。结合某风电场1.5 MW机组数据采集与监视控制系统(SCADA)的实测数据,对所提出的功率曲线建模方法进行验证。结果表明:与现有功率曲线建模方法相比,采用SGBRT算法得到的功率曲线模型可更精确地预测风力机的功率特性,且预测误差最小。 展开更多

关键词 风电机组 功率曲线 多变量 梯度提升回归树 改进决策树

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决策树集成方法在反舰导弹效能评估中的应用 被引量：8

14

作者 姬正一 陈阳 +2 位作者 沈培志 韩先平 齐鸿坤 《现代防御技术》 北大核心 2021年第4期15-23,34,共10页

在反舰导弹效能评估方法中,针对存在主观经验和计算时间成本高的问题,提出了随机森林和梯度提升回归树2种决策树集成方法。通过构建3层19个分量的反舰导弹效能评估指标体系,改进的ADC(availability dependability capacity)评估模型建... 在反舰导弹效能评估方法中,针对存在主观经验和计算时间成本高的问题,提出了随机森林和梯度提升回归树2种决策树集成方法。通过构建3层19个分量的反舰导弹效能评估指标体系,改进的ADC(availability dependability capacity)评估模型建立了不同状态反舰导弹武器系统参数数据样本240份,切分数据集后采用归一化处理,结合交叉验证和网格搜索等参数优化方法,得到了2个较为理想的决策树集成效能评估模型。在仿真试验测试验证中,模型的评估准确率较高,验证了该方法的实用性,为反舰导弹效能评估提供了新思路。 展开更多

关键词 反舰导弹 效能评估 决策树集成 随机森林 梯度提升回归树 机器学习

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进港航班滑入时间预测 被引量：2

15

作者 唐小卫 丁叶 +2 位作者 张生润 任思豫 吴佳琦 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2218-2224,共7页

准确预测进港航班滑入时间对合理调配航班保障资源和提高机场场面运行效率具有重要意义,可有效克服各大机场粗放式预测航班进港时刻的不足,为此提出一种基于机器学习模型的滑入时间预测方法。以首都机场为具体研究对象,分析进港航班滑... 准确预测进港航班滑入时间对合理调配航班保障资源和提高机场场面运行效率具有重要意义,可有效克服各大机场粗放式预测航班进港时刻的不足,为此提出一种基于机器学习模型的滑入时间预测方法。以首都机场为具体研究对象,分析进港航班滑入时间的影响因素并构建特征集;将线性回归、K-最近邻、支持向量机、决策树、随机森林和梯度提升回归树6种在滑出时间预测方面得到广泛应用的机器学习模型用于进港航班滑入时间预测。研究结果表明:在误差范围±3 min内6种机器学习模型的预测精度均超过90%,表明特征集的构建和模型的选择是有效的;综合预测性能与模型拟合评估结果,梯度提升回归树模型的预测效果最好;在梯度提升回归树模型上场面流量特征的贡献度最大,新引入的跨区特征对预测模型的贡献度超过了大部分传统特征。 展开更多

关键词 航空运输 机场场面运行 滑行时间预测 机器学习 梯度提升回归树

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一种基于贝叶斯优化和XGBoost的膏体流变参数预测模型

16

作者 赵艳伟 胡正祥 +4 位作者 乔登攀 姚晋龙 李广涛 杨天雨 王俊 《有色金属（矿山部分）》 2024年第5期118-128,共11页

探究膏体充填料浆流变特性,对矿山合理布置充填管路,高效进行充填作业有重要意义。目的:将繁琐且影响因素众多的膏体流变参数测量试验与先进的机器学习回归预测模型相结合,实现膏体流变参数的准确预测。方法:利用不同物料配合比条件下共... 探究膏体充填料浆流变特性,对矿山合理布置充填管路,高效进行充填作业有重要意义。目的:将繁琐且影响因素众多的膏体流变参数测量试验与先进的机器学习回归预测模型相结合,实现膏体流变参数的准确预测。方法:利用不同物料配合比条件下共128组膏体流变特性试验数据作为模型数据集,选择极度梯度提升回归树(XGBoost)模型,结合贝叶斯算法(BO)对模型进行超参数寻优设置,建立了多目标参数回归预测模型。结果:研究结果表明:经贝叶斯算法优化后的BO-XGBoost模型较XGBoost模型性能显著提升,决定系数R^(2)提高6%。所构建BO-XGBoost模型真实值与预测值在屈服应力数据集上相对误差维持在0.02水平;黏度数据集维持在0.1水平。结论:BO-XGBoost模型可实现膏体流变参数的高效准确预测,创新性地使用了多目标回归模型,为矿山充填作业设计提供参考,具有一定实际工程应用意义。 展开更多

关键词 膏体充填 流变特性 机器学习 贝叶斯优化 极度提升回归树

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基于机器学习的方形截面高层建筑干扰风压预测

17

作者 胡松雁 谢壮宁 杨易 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1425-1437,共13页

为了预测干扰作用下方形截面高层建筑风荷载,进行了576组工况的风洞干扰试验.应用3种机器学习方法对受扰建筑风荷载进行了预测模型的训练、测试和对比验证.预测结果表明:决策树回归(DTR)、随机森林(RF)和梯度提升回归树(GBRT)模型均能... 为了预测干扰作用下方形截面高层建筑风荷载,进行了576组工况的风洞干扰试验.应用3种机器学习方法对受扰建筑风荷载进行了预测模型的训练、测试和对比验证.预测结果表明:决策树回归(DTR)、随机森林(RF)和梯度提升回归树(GBRT)模型均能有效预测受扰建筑风荷载,且预测平均风荷载性能优于预测极值风荷载;GBRT模型在预测风荷载方面表现最佳,该模型预测极小值和平均风荷载得到的R^(2)分别为0.9940和0.9997;经过超参数优化的GBRT模型,不论是内插还是外推,均能展现良好的预测性能;对比显示在迎风面及两侧面上预测风压分布较好,在背风面预测效果相对较弱.GBRT模型可为预测干扰作用下高层建筑风荷载提供一种经济有效的、可以部分替代传统风洞试验和数值模拟的机器学习方法. 展开更多

关键词 高层建筑 干扰效应 风压系数 机器学习 梯度提升回归树

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基于VIF-GBRT-MC模型的日径流预测 被引量：1

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作者 张上要 宋雄 +2 位作者 顷宏利 龙章发 刘连燚 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第9期204-210,共7页

针对气象数据驱动模型在预测径流面临的特征间多重共线性及预测精度较低的问题,将方差膨胀因子VIF、梯度提升回归树GBRT模型和马尔科夫链MC误差修正模型相结合,建立VIF-GBRT-MC组合预测模型。选取汉江流域洋县水文站的日径流进行实例分... 针对气象数据驱动模型在预测径流面临的特征间多重共线性及预测精度较低的问题,将方差膨胀因子VIF、梯度提升回归树GBRT模型和马尔科夫链MC误差修正模型相结合,建立VIF-GBRT-MC组合预测模型。选取汉江流域洋县水文站的日径流进行实例分析,并与单一模型GBRT、长短期记忆神经网络LSTM、支持向量机SVM及相应组合模型VIF-GBRT、VIF-LSTM、VIF-SVM、VIF-LSTM-MC和VIF-SVM-MC的预测结果进行对比分析。采用纳什效率系数NSE、均方根误差归一化NRMSE、平均绝对百分比误差MAPE(%)、峰值预测性能评价指标PPTS(5)和合格率QR(%)对模型的预测结果进行评价。研究结果表明:①VIF能够有效选取对模型预测有利的特征,改善特征间的多重共线性问题,降低模型过拟合的风险,从而提高模型预测精度。②MC误差修正模型能够准确识别未来时刻径流的预测值可能所处的误差状态,并加以修正,进一步提高径流预测的准确性。③GBRT模型相比LSTM和SVM模型,它能够更好适应径流和气象因子的非线性特征,相比其他子模型有着更强的预测能力。将GBRT与VIF和MC模型组合构成VIF-GBRT-MC模型,能够有效降低径流非一致性的影响,显著提高径流的预测精度。研究项目为实际径流预测工作提供了有效的预测方法,并为应对气候变化和人类活动对径流预测带来的挑战提供了一种可行方案。 展开更多

关键词 径流预测 方差膨胀因子 梯度提升回归树 马尔科夫链

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近30年中国主要农田土壤pH时空演变及其驱动因素 被引量：56

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作者 韩天富 柳开楼 +7 位作者 黄晶 马常宝 郑磊 王慧颖 曲潇林 任意 于子坤 张会民 《植物营养与肥料学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2137-2149,共13页

【目的】研究中国农田土壤pH时空变化特征及其主要的驱动因素,为土壤酸化阻控、土壤质量提升和土地可持续利用提供理论基础。【方法】基于农业农村部布置在全国主要农田区域的耕地质量监测点数据(950个),分析旱地、水旱轮作、水田等不... 【目的】研究中国农田土壤pH时空变化特征及其主要的驱动因素,为土壤酸化阻控、土壤质量提升和土地可持续利用提供理论基础。【方法】基于农业农村部布置在全国主要农田区域的耕地质量监测点数据(950个),分析旱地、水旱轮作、水田等不同土地利用类型下土壤pH时空变化特征,并利用提升回归树模型探究影响土壤pH变化的主要驱动因素。【结果】就全国而言,土壤pH及其变异系数表现为旱地(6.74±1.19和17.63%)>水旱轮作(6.54±0.93和14.26%)>水田(5.80±0.81和13.95%),其中华南地区农田土壤pH表现为水田(5.74±0.79)大于水旱轮作(5.47±0.56)和旱地(5.45±0.91)。从监测初期(Ⅰ阶段,1988—2000)到监测中期(Ⅱ阶段,2001—2010),旱地和水田土壤pH整体上随时间呈降低趋势,下降速率分别为0.065和0.054/年(P<0.01),而水旱轮作土壤pH无显著变化;从Ⅱ到Ⅲ阶段(2001—2018),旱地和水旱轮作土壤pH整体上随时间呈上升趋势,上升速率分别为0.022和0.016/年(P<0.05),而水田土壤pH无显著变化。东北、华北、西南、长江中下游地区的旱地土壤pH随时间均呈线性下降趋势(P<0.05),而华南地区从Ⅱ到Ⅲ阶段呈线性上升趋势(P<0.01);西南、长江中游和华南地区水田土壤pH从Ⅰ到Ⅲ阶段呈线性下降趋势(P<0.01),而东北、西南和长江下游地区pH从Ⅱ到Ⅲ阶段呈上升趋势(P<0.01);西南地区水旱轮作土壤pH从Ⅰ到Ⅲ阶段呈线性下降趋势(P<0.01),而华北、长江下游和华南地区pH从Ⅱ到Ⅲ阶段呈上升趋势(P<0.05)。通过Pearson和提升回归树分析发现,年均降雨量是造成土壤pH空间尺度上差异的最主要因素,其次是土壤质地、容重和有机质含量。此外,在旱地土壤上长期的氮肥投入和在水田和水旱轮作土壤上钾肥的投入对pH变化的影响较大。【结论】整体而言,我国旱地和水田土壤pH从监测初期到中期呈快速下降趋势,而旱地和水旱轮作土壤pH从监测中期到2018年呈缓慢增加趋势。东北地区的旱地土壤pH呈持续下降趋势,需要引起重视。氮肥在旱地和钾肥在水田上的施用导致土壤pH的降低,今后应优化水肥运筹,通过改善土壤容重和有机质进而有效调控土壤pH。 展开更多

关键词 土壤PH 土地利用类型 时空演变 驱动因素 提升回归树模型

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基于时间序列关系的GBRT交通事故预测模型 被引量：9

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作者 杨文忠 张志豪 +4 位作者 吾守尔·斯拉木 温杰彬 富雅玲 王丽花 王婷 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期615-621,共7页

道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题。该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事... 道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题。该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事故模型。该模型对英国Leicester的2005-2015年每天的交通事故数、死亡人数、涉事的车辆数进行预测。实验结果显示,引入时间序列关系有助于提升模型预测精度。预测结果为交通管理部门的决策起到参考作用,建模方式为同类型预测问题的建模工作带来了积极的参考意义。 展开更多

关键词 梯度提升回归树 预测 时间序列 交通事故

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