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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
1
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GAM和BRT模型的不同渔汛期水温垂直结构对西北太平洋柔鱼CPUE的影响
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作者 刘月 陈新军 汪金涛 《大连海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1063-1071,共9页
为探究水温对西北太平洋柔鱼(Ommastrephes bartramii)单位捕捞努力量渔获量(CPUE)的影响,利用2015—2019年间5—11月西北太平洋柔鱼的生产统计数据,结合同时期海洋环境数据,对不同渔汛阶段分别采用广义加性模型(generalized addictive ... 为探究水温对西北太平洋柔鱼(Ommastrephes bartramii)单位捕捞努力量渔获量(CPUE)的影响,利用2015—2019年间5—11月西北太平洋柔鱼的生产统计数据,结合同时期海洋环境数据,对不同渔汛阶段分别采用广义加性模型(generalized addictive models,GAM)及提升回归树(boosting regression tree,BRT)模型,分析不同水层(0-300 m)温度及垂直温度梯度对CPUE的影响,并采用多次十折交叉验证评估了两种模型的稳定性和准确性。结果表明:渔汛初期(5—7月),GAM模型筛选的关键因子依据偏差解释率大小依次为纬度(Lat)和150 m水层温度(T_(150))、50-100 m水温梯度(G_(50-100))、经度(Lon)和100-150 m水温梯度(G_(100-150)),BRT模型筛选出的关键因子按贡献率大小依次为表层温度(T_(0))、0-50 m水温梯度(G_(0-50))、50 m水层温度(T50)、Lat和G_(50-100);渔汛旺期(8—11月),GAM模型筛选出的关键因子依据偏差解释率大小依次为Lat、Lon、T_(0)、G_(0-50)和G_(50-100),BRT模型筛选出的关键因子按贡献大小率依次为G_(0-50)、Lon、T_(0)、Lat和T50;两种模型比较显示,BRT模型在拟合优度方面优于GAM模型。研究表明,不同渔汛阶段西北太平洋柔鱼CPUE的关键影响因素有所不同,渔汛初期中上层水温对CPUE影响较大,而渔汛旺期浅水层水温对CPUE贡献较大。 展开更多
关键词 柔鱼 深层水温 CPUE 广义加性模型 提升回归树模型
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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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