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融合XGBoost和逻辑回归算法的电信客户流失预测模型
1
作者 吕宁 罗倩 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期136-143,共8页
为应对大规模、高维度且分布不均衡的企业数据环境下客户流失预测难题,文中提出一种融合极端梯度提升树与逻辑回归(XG-LR)的集成学习算法。该方法利用XGBoost算法构建决策树集成,将样本在树结构中的叶节点映射为新特征并输入LR模型,实... 为应对大规模、高维度且分布不均衡的企业数据环境下客户流失预测难题,文中提出一种融合极端梯度提升树与逻辑回归(XG-LR)的集成学习算法。该方法利用XGBoost算法构建决策树集成,将样本在树结构中的叶节点映射为新特征并输入LR模型,实现树模型非线性特征提取能力与LR模型解释性优势的有效结合。实验结果表明,在Teclo电信流失数据集上,XG-LR算法的预测精确率达到94.55%,较传统统计学习方法有显著提升。该模型可为企业客户关系管理提供高精度的流失预警工具,支持数据驱动的客户价值评估与营销策略优化。 展开更多
关键词 客户流失预测 统计学习模型 极端梯度提升树 逻辑回归 特征转换 数据平衡 特征提取
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基于BO-XGBoost模型的衢州市浅层滑坡易发性评价
2
作者 王凯 邬礼扬 +3 位作者 殷坤龙 曾韬睿 谢小旭 龚泉冰 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第3期197-209,共13页
机器学习模型作为评估滑坡易发性的先进工具,其精度的提高是获得高质量易发性区划图的核心。为优化机器学习模型,克服传统模型在预测浅层滑坡方面的不足,提出了一种基于贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)的极端梯度提升树(extreme g... 机器学习模型作为评估滑坡易发性的先进工具,其精度的提高是获得高质量易发性区划图的核心。为优化机器学习模型,克服传统模型在预测浅层滑坡方面的不足,提出了一种基于贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)的极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,用以评价衢州市的浅层滑坡易发性。首先,基于衢州市682处浅层滑坡的基础数据,选取坡度、坡向等10个指标构建指标因子体系;然后构建XGBoost模型,使用贝叶斯算法进行超参数优化;最后使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线以及统计方式进行精度分析,并与其他的机器学习模型进行对比。结果表明:①BO-XGBoost模型(AUC=0.874)预测精度最高,比XGBoost模型性能提升了4.17%,且根据浅层滑坡在各易发性等级的分布情况,BO-XGBoost模型在极高易发区中浅层滑坡数占比最高,为36.80%,滑坡比率最高,为3.92;②衢州市浅层滑坡极高和高易发区主要分布于北部、南部和中部山区的道路和水系沿线区域;③土地利用类型为草地、居民点距离小于400 m、道路距离与水系距离小于150 m是衢州市浅层滑坡发育的主要影响因素。研究提出的模型显著优于传统方法,提高了滑坡易发性评价的准确性,为东部沿海山区的浅层滑坡易发性评价提供了一种新颖的技术方案。 展开更多
关键词 浅层滑坡 易发性评价 极端梯度提升树(xgboost) 贝叶斯优化(BO)
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基于极端梯度提升回归模型的电梯钢丝绳磨损预测方法 被引量：10
3
作者 陈向俊 傅军平 +3 位作者 陈栋栋 李科 李黎苹 吕林锋 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第4期554-560,共7页
目前对电梯钢丝绳磨损量预测的研究还存在不足,针对这一问题,采用基于极端梯度提升(XGBoost)算法的机器学习方法,对电梯钢丝绳磨损率的预测进行了理论分析、数据采集和实验测试研究。首先,在目标损失函数中增加了额外的正则化项,并使用... 目前对电梯钢丝绳磨损量预测的研究还存在不足,针对这一问题,采用基于极端梯度提升(XGBoost)算法的机器学习方法,对电梯钢丝绳磨损率的预测进行了理论分析、数据采集和实验测试研究。首先,在目标损失函数中增加了额外的正则化项,并使用了贝叶斯超参数优化,提出了优化后的算法BO-XGBoost;然后,用自制的电梯钢丝绳疲劳试验机对曳引轮直径、载荷力、频率和包角这4个因素进行了试验,得到了用于预测钢丝绳磨损率的数据;最后,用BO-XGBoost算法对钢丝绳磨损率进行了预测分析,同时与多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)以及支持向量机(SVM)等机器学习算法进行了比较。研究结果表明:BO-XGBoost算法的建模效果和回归效果最好,其泛化能力也最高,能适应不同工况的实验,在预测钢丝绳磨损率方面优于其他几个模型,预测值与试验值达到了99.1%的准确率,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电梯 钢丝绳 磨损预测 极端梯度提升 回归模型
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基于梯度提升机的中国陆地生态系统土壤异养呼吸预测
4
作者 张金文 王文龙 +4 位作者 倪荣雨 张彬梅 曾爱聪 郭福涛 苏漳文 《浙江农林大学学报》 北大核心 2025年第4期774-783,共10页
【目的】极限梯度提升树(XGBoost)与轻量级梯度提升机(LightGBM)模型在梯度提升决策树框架下各具优势,系统对比两者在土壤异养呼吸估算中的性能差异,有助于深入挖掘梯度提升机在生态系统碳通量预测中的潜力,并推动该类模型在大尺度碳循... 【目的】极限梯度提升树(XGBoost)与轻量级梯度提升机(LightGBM)模型在梯度提升决策树框架下各具优势,系统对比两者在土壤异养呼吸估算中的性能差异,有助于深入挖掘梯度提升机在生态系统碳通量预测中的潜力,并推动该类模型在大尺度碳循环模拟中的优化应用。【方法】基于全球土壤呼吸数据库(SRDB),构建了中国陆地生态系统的土壤异养呼吸及环境因子数据库,利用XGBoost和LightGBM 2种梯度提升机模型对2000—2023年中国陆地生态系统土壤异养呼吸进行估算与对比分析,并进一步探讨中国陆地生态系统土壤异养呼吸的空间分布趋势及其主要影响因素。【结果】①2个模型均展现出较高的预测精度(测试集决定系数均为0.91),XGBoost模型在训练集上表现出较强的拟合能力,LightGBM模型则在测试集上能够更好地控制误差。②在2000—2023年,XGBoost与LightGBM模型估算的中国陆地生态系统土壤异养呼吸年平均值分别为299.57和294.60 g·m^(−2)·a^(−1),年际变化幅度分别为19.51和32.43 g·m^(−2)·a^(−1)。③中国陆地生态系统土壤异养呼吸呈现南高北低的空间分布特征,主要受土壤性质和叶面积指数影响。这一空间异质性反映了土壤异养呼吸对环境变化的不同响应。【结论】梯度提升机模型在大尺度土壤异养呼吸建模与预测中表现出良好的适应性,能够有效捕捉土壤异养呼吸的时空变化特征,展现出较强的预测能力. 展开更多
关键词 土壤异养呼吸估算 陆地生态系统 极限梯度提升树(xgboost)模型 轻量级梯度提升机(LightGBM)模型
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机载激光雷达数据与机器学习算法的森林蓄积量估测模型构建精度评价——基于KNN、XGBoost与RF模型反演算法 被引量：1
5
作者 潘自辉 肖正利 +5 位作者 黄光体 赵文纯 张流洋 刘晓阳 肖箫 林浩然 《湖北林业科技》 2025年第2期34-44,50,共12页
基于激光雷达系统获取数据,旨在探索建立一个适用于湖北省的混合树种蓄积量估测模型。研究区涵盖9个市州及15个县市区386个样地(小班),涉及3种森林类型(阔叶林、针叶林和针阔混交林),划分为5个植被区,分别为大别山桐柏山丘陵低山、鄂西... 基于激光雷达系统获取数据,旨在探索建立一个适用于湖北省的混合树种蓄积量估测模型。研究区涵盖9个市州及15个县市区386个样地(小班),涉及3种森林类型(阔叶林、针叶林和针阔混交林),划分为5个植被区,分别为大别山桐柏山丘陵低山、鄂西北山地丘陵、鄂东南低山丘陵、江汉平原湖泊和鄂西南山地;从点云数据中提取森林参数特征变量,结合实地调查数据,分别采用机器算法KNN、XGBoost和RF模型对森林蓄积量进行估测,采用决定系数评价模型估测精度,对估测结果进行比较分析。结果表明:(1)RF模型的估测值与实际值较为接近,精度高于KNN和XGBoost模型;(2)不同地貌区域的森林类型估测精度存在差异,表现为针叶林估测精度高于阔叶林;估测精度与林分郁闭度、林龄、起源等因子存在相关性,林分郁闭度较高时,估测精度较高;中龄、近熟林及过熟林估测精度较高,人工林的精度高于天然林;(3)蓄积量估测值精度与实测值的区间相关,实测值趋于一定低值与高值区间时,估测精度降低。通过激光雷达数据的反演结果与地面调查数据验证,反映了模型的准确度,促进林业调查与激光雷达融合运用,需进一步比较多种模型,并探索森林分布、林木结构特征、林分因子等之间影响估测精度的相关因素。 展开更多
关键词 激光雷达 森林蓄积量 模型反演 K-近邻算法 极端梯度提升 随机森林
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基于JITL-XGBoost的烧结终点预测模型
6
作者 王金杨 吴朝霞 +1 位作者 李中正 康增鑫 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期28-34,41,共8页
烧结终点(burning through point,BTP)位置是烧结过程中重要的参数,直接影响烧结机效率.由于烧结生产过程具有多工况、时变等特性,使得全局模型预测性能不足,为此提出了一种在即时学习框架中使用极端梯度提升(extreme gradient boosting... 烧结终点(burning through point,BTP)位置是烧结过程中重要的参数,直接影响烧结机效率.由于烧结生产过程具有多工况、时变等特性,使得全局模型预测性能不足,为此提出了一种在即时学习框架中使用极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)作为局部模型的烧结终点预测模型,即JITL(just-intime learning)-XGBoost.首先采用KL散度(Kullback-Leibler divergence)相似性度量方法提取待测样本的特性,选出与待测样本最相关的数据集.然后将该数据集作为XGBoost模型的输入来预测烧结终点的位置.此外,考虑了相关数据集数量对模型预测精度和计算时间的影响.最后与其他模型对比,结果表明,所建模型在合理的时间内具有最佳预测精度,为提高烧结机效率提供新的指导方向. 展开更多
关键词 烧结矿 烧结终点 预测模型 即时学习 极端梯度提升
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基于HEOA-XGBoost组合模型的边坡稳定性预测
7
作者 祁云 白晨浩 +3 位作者 秦凯 段宏飞 李绪萍 汪伟 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期137-144,共8页
为预防边坡失稳安全事故发生,针对边坡失稳的不确定性及影响因素的复杂性等问题,提出一种基于人类进化优化算法(HEOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的组合模型,以预测边坡稳定性。首先分析影响边坡失稳的主控因素,选取边坡岩体的6项影响因... 为预防边坡失稳安全事故发生,针对边坡失稳的不确定性及影响因素的复杂性等问题,提出一种基于人类进化优化算法(HEOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的组合模型,以预测边坡稳定性。首先分析影响边坡失稳的主控因素,选取边坡岩体的6项影响因素建立边坡稳定性预测指标体系;其次利用极差标准化统一样本量纲,并采用合成少数类过采样技术(SMOTE)平衡样本等级分布;然后通过HEOA优化XGBoost模型的最大深度、学习率、子样本比例、列样本比例和最小损失;最后利用准确率、精确率、召回率、F_(1)分数和科恩卡帕系数综合评价所建模型的预测结果,并将该模型应用于具体工程实例。结果表明:经HEOA优化后XGBoost模型的最大深度、学习率、子样本比例、列样本比例和最小损失分别为6、0.5838、0.4615、0.5846和0.0244时效果凸显;HEOA-XGBoost组合模型预测边坡稳定性状态相比于其他智能算法优化的XGBoost模型和单一XGBoost模型,其各评价指标均有所提升,表明该模型预测边坡稳定性状态具有较高的精准度和泛化性。 展开更多
关键词 边坡稳定性 人类进化优化算法(HEOA) 极端梯度提升(xgboost) 极差标准化 合成少数类过采样技术(SMOTE)
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基于极端梯度提升算法的高血压识别模型建立 被引量：3
8
作者 凡如 许碧云 +4 位作者 焦志刚 臧一腾 陈思臻 陈炳为 周卫红 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第1期74-77,共4页
目的探索基于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法构建的高血压识别模型性能。方法本研究收集了2020年1月至12月南京大学附属鼓楼医院健康管理中心健康体检人群中1577位高血压确诊患者和3754位同期健康对照的相关数据... 目的探索基于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法构建的高血压识别模型性能。方法本研究收集了2020年1月至12月南京大学附属鼓楼医院健康管理中心健康体检人群中1577位高血压确诊患者和3754位同期健康对照的相关数据,采用单因素分析对高血压影响因素进行筛选,基于XGBoost算法和自适应增强(AdaBoost)算法构建高血压识别模型,采用留出法验证模型泛化性能,灵敏度、特异度、阳性预测值、准确度、G-mean、F-measure、马修斯相关系数(MCC)和受试者特征曲线下面积综合评价和比较模型性能。结果XGBoost模型灵敏度(90.3%)、特异度(86.8%)、阳性预测值(87.3%)、准确度(88.6%)、G-mean(0.886)、F-measure(0.888)、MCC(0.772)和受试者工作特征曲线下面积(0.954)表明其具有更好的识别高血压患者的能力。结论XGBoost算法对识别高血压患者具有较强的实用性和可行性,为未来类似研究提供一定的模型选择参考。 展开更多
关键词 极端梯度提升 高血压 机器学习 分类模型
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基于极端梯度提升模型预测江汉平原高碘地下水的空间分布 被引量：3
9
作者 范瑞宇 邓娅敏 薛江凯 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期70-77,共8页
长期摄入高碘地下水(碘浓度>100μg/L)会造成人体甲状腺机能损伤,掌握区域高碘地下水的空间分布规律对于有效规避劣质地下水,保障地下水资源的可持续安全供给至关重要。但大规模地下水水质调查耗费大量的人力、财力、物力。基于江汉... 长期摄入高碘地下水(碘浓度>100μg/L)会造成人体甲状腺机能损伤,掌握区域高碘地下水的空间分布规律对于有效规避劣质地下水,保障地下水资源的可持续安全供给至关重要。但大规模地下水水质调查耗费大量的人力、财力、物力。基于江汉平原177组常规的浅层地下水水质调查数据,选取DOC、HCO^(-)_(3)、Mg^(2+)、Fe^(2+)、NH^(+)_(4)-N、SO_(4)^(2-)等水质参数作为预测变量,建立江汉平原高碘地下水风险极端梯度提升机器学习预测模型,用于预测研究区高碘地下水的空间分布。结果表明:该模型通过测试数据集检验,预测的准确率达到86.4%;模型预测结果显示,江汉平原高碘地下水主要分布在长江河曲沿岸,零星分布在平原腹地河湖区,并识别出江汉平原西北部丘陵前缘的汉江沿岸也是高碘地下水分布的潜在区域。该研究结果将有助于圈划高碘地下水的空间分布范围,可为确定未来地下水水质监测的优先区域提供科学指导。 展开更多
关键词 高碘地下水 极端梯度提升模型 机器学习 江汉平原
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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：28
10
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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融合XGBoost和SVR的滑坡位移预测 被引量：1
11
作者 王惠琴 梁啸 +4 位作者 何永强 李晓娟 张建良 郭瑞丽 刘宾灿 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期149-158,共10页
利用极端梯度提升与支持向量回归,同时结合猎人猎物优化算法的优势,提出了一种融合极端梯度提升和支持向量回归的滑坡位移预测模型.首先采用极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)进行滑坡位移初步预测,进一步利用猎人猎物... 利用极端梯度提升与支持向量回归,同时结合猎人猎物优化算法的优势,提出了一种融合极端梯度提升和支持向量回归的滑坡位移预测模型.首先采用极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)进行滑坡位移初步预测,进一步利用猎人猎物优化算法(hunter-prey optimizer,HPO)优化支持向量回归(support vector regression,SVR)的超参数而构建了一种组合预测模型(HPO-SVR)以修正XGBoost的预测结果.两组滑坡位移实测数据表明:HPO算法通过不断更新猎人与猎物位置的动态寻优策略,获得了更加合理的SVR的超参数.相对于XGBoost、SVR,以及其与粒子群优化算法、遗传算法和HPO的组合预测模型而言,XGBoost-HPO-SVR组合模型在阳屲山滑坡和脱甲山滑坡位移预测中取得了良好的效果,其均方根误差和平均绝对误差分别为3.505和1.357,0.550和0.538. 展开更多
关键词 极端梯度提升 支持向量回归 猎人猎物优化算法 滑坡位移预测
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比较多种机器学习模型预测肺移植术后受者生存
12
作者 史灵芝 刘亚灵 +7 位作者 严浩吉 喻赠玮 侯森林 刘明昭 杨航 吴波 田东 陈静瑜 《器官移植》 北大核心 2025年第2期264-271,共8页
目的 比较不同机器学习算法构建的预后模型在预测肺移植(LTx)受者生存期方面的性能和表现。方法 回顾性收集483例行LTx手术的受者资料,所有受者按7∶3的比例分为训练集和验证集,将收集到的24个变量基于变量重要性(VIMP)进行筛选,利用随... 目的 比较不同机器学习算法构建的预后模型在预测肺移植(LTx)受者生存期方面的性能和表现。方法 回顾性收集483例行LTx手术的受者资料,所有受者按7∶3的比例分为训练集和验证集,将收集到的24个变量基于变量重要性(VIMP)进行筛选,利用随机生存森林(RSF)和极端梯度提升树(XGBoost)构建预后模型,使用综合曲线下面积(iAUC)和时间依赖曲线下面积(t AUC)进行模型性能评估。结果 训练集和验证集的各变量差异均无统计学意义。基于VIMP筛选排名前15的变量用于建模并确定重症监护室(ICU)住院时间为最重要的因素。与XGBoost模型相比,RSF模型在预测受者生存期方面表现出更好的性能(i AUC0.773比0.723)。在预测受者6个月生存期(tAUC6个月0.884比0.809,P=0.009)和1年生存期(tAUC1年0.896比0.825,P=0.013)方面,RSF模型也表现出更好的性能。基于两种算法的预测截断值,将LTx术后受者分为高风险组和低风险组,两种模型的生存分析结果均显示高风险组受者的生存率低于低风险组(P<0.001)。结论 与XGBoost相比,基于RSF算法开发的机器学习预后模型可以更好地预测LTx受者的生存期。 展开更多
关键词 肺移植 机器学习 预测模型 随机生存森林 极端梯度提升树 生存期 比例风险回归模型 重症监护室
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基于WOA-XGBoost的膜下滴灌棉花蒸散量预测模型 被引量：3
13
作者 曹缘 王振华 +3 位作者 张继红 刘宁宁 李文昊 张金珠 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期1280-1286,共7页
为了科学准确地预测膜下滴灌棉花蒸散量,基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和极端梯度提升树(XGBoost),提出了WOA-XGBoost棉花蒸散量预测模型.采用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)筛选影响棉花... 为了科学准确地预测膜下滴灌棉花蒸散量,基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和极端梯度提升树(XGBoost),提出了WOA-XGBoost棉花蒸散量预测模型.采用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)筛选影响棉花蒸散量的关键因素,依据相关系数排序构建输入组合,代入WOA-XGBoost模型进行模拟.并与XGBoost,SVM,WOA-SVM和PSO-XGBoost预测结果进行对比验证.结果表明:太阳辐射、最低气温、最高气温、相对湿度、风速和土壤温度与棉花蒸散量相关性较大,其MIC值分别为0.722,0.546,0.496,0.475,0.379和0.219,基于上述6个因素构建的WOA-XGBoost模型综合性能最优,R^(2),MAE,RMSE和MAPE分别为0.922,0.038 mm/h,0.064 mm/h和0.221,预测精度均优于相同输入参数下的其他4种模型.因此,推荐使用WOA-XGBoost模型模拟相关因素与膜下滴灌棉花蒸散量之间的非线性关系.研究可为精确计算膜下滴灌棉花蒸散量提供科学依据,为灌溉决策优化提供参考. 展开更多
关键词 蒸散量 棉花 极端梯度提升树模型 鲸鱼优化算法 预测模型
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基于遗传算法优化XGBoost模型的地铁乘客出站走行时间预测 被引量：5
14
作者 郭凯旋 肖梅 +1 位作者 刘宇 张皓 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第18期7851-7858,共8页
地铁乘客出站走行时间的预测是城市交通运行和管理的重要依据,对其进行准确预测有助于缓解地铁拥堵、优化地铁服务和提高乘客满意度。为了准确预测地铁乘客出站走行时间,首先,基于视频分析软件从监控视频中提取了乘客出站时的走行时间... 地铁乘客出站走行时间的预测是城市交通运行和管理的重要依据,对其进行准确预测有助于缓解地铁拥堵、优化地铁服务和提高乘客满意度。为了准确预测地铁乘客出站走行时间,首先,基于视频分析软件从监控视频中提取了乘客出站时的走行时间和若干特征变量。其次,为了筛选出对走行时间有显著影响的因素,采用相关性分析和最优尺度回归模型进行影响因素分析,并使用遗传算法进行最优特征组合的提取。最终,将提取出的特征作为输入向量,使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进行走行时间的预测,并以平均绝对误差等作为评价指标。实验结果表明,本文提出的方法在地铁乘客出站行为预测方面具有较好的效果,平均绝对误差为1.55 s,低于未优化的极端梯度提升模型(1.87 s)、支持向量机(2.03 s)和随机森林(1.96 s)等模型。 展开更多
关键词 遗传算法 极端梯度提升模型 走行时间预测 特征提取
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基于多源信息融合的新安江模型与深度学习集合的可解释径流预测研究
15
作者 许楠楠 王兆才 +1 位作者 裴仁林 吴俊豪 《水文》 北大核心 2025年第5期68-76,共9页
针对径流预测中单一模型难以兼顾物理机制解释性与复杂环境适应性的问题,提出一种水文机理与深度学习相结合的混合预测模型XAJ-TCN-GRU&XGBoost(XTGX)。首先利用最大互信息系数(MIC)从水文与遥感卫星气象数据中筛选关键变量。进而,... 针对径流预测中单一模型难以兼顾物理机制解释性与复杂环境适应性的问题,提出一种水文机理与深度学习相结合的混合预测模型XAJ-TCN-GRU&XGBoost(XTGX)。首先利用最大互信息系数(MIC)从水文与遥感卫星气象数据中筛选关键变量。进而,基于水文机理的新安江模型与捕捉时序特征的TCN-GRU模型分别生成径流预测,前者解析物理过程,后者挖掘数据深层规律。最终,利用XGBoost构建非线性权重分配机制,动态融合两类模型的互补优势,提升预测精度。研究表明:XTGX在洛清江和赤水河径流预测和洪水预报方面优于单一基准模型,纳什效率系数分别达到0.981和0.957。研究结果可为水资源管理和中小河流洪水灾害防治提供参考。 展开更多
关键词 径流预测 新安江模型 时间卷积网络 门控循环单元 极端梯度提升 遥感卫星反演
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考虑季节特性与数据窗口的短期光伏功率预测组合模型 被引量：4
16
作者 张静 熊国江 《电力工程技术》 北大核心 2025年第1期183-192,共10页
光伏功率的间歇性和随机性因季节变化呈现出不同的特点,考虑季节特性对提高光伏功率预测精度具有重要意义。因此,文中提出一种考虑季节特性和数据窗口的短期光伏功率预测组合模型。首先,通过皮尔逊相关系数法确定对光伏功率贡献度高的... 光伏功率的间歇性和随机性因季节变化呈现出不同的特点,考虑季节特性对提高光伏功率预测精度具有重要意义。因此,文中提出一种考虑季节特性和数据窗口的短期光伏功率预测组合模型。首先,通过皮尔逊相关系数法确定对光伏功率贡献度高的气象因素,降低预测模型的输入特征维数。其次,对比不同季节下不同模型的光伏功率预测精度,选择光伏功率预测误差最小且相关性最低的2个模型构建组合模型,即门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型和极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGboost)模型。然后,分析历史气象数据中不同输入窗口对GRU-XGboost模型预测精度的影响,确定最优数据窗口。最后,在此基础上分别采用GRU和XGboost对光伏功率进行预测,将2个预测结果加权组合得到最终预测结果。结果表明,与其他模型相比,所提模型具有更强的适应性和更高的预测精度。 展开更多
关键词 短期光伏功率预测 季节特性 数据窗口 门控循环单元(GRU) 极限梯度提升(xgboost) 组合模型
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基于机器学习的氢化丁腈橡胶力学性能预测模型
17
作者 丁瀚林 赵骞 +3 位作者 张洁 孙思嘉 陈皓哲 陈鹏 《安徽大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期90-99,共10页
氢化丁腈橡胶(HNBR)力学性能与橡胶配方和加工工艺密切相关.为探究材料配方与工艺对氢化丁腈橡胶力学性能的影响规律,笔者收集了32篇公开报道文献中的313份实验研究数据,提取了各文献中的体系配方、硫化工艺、橡胶拉伸强度数据,设计了... 氢化丁腈橡胶(HNBR)力学性能与橡胶配方和加工工艺密切相关.为探究材料配方与工艺对氢化丁腈橡胶力学性能的影响规律,笔者收集了32篇公开报道文献中的313份实验研究数据,提取了各文献中的体系配方、硫化工艺、橡胶拉伸强度数据,设计了极端梯度提升模型(XGBoost)与类别增强型提升模型(CatBoost)2种机器学习模型.首先对输入特征进行独热编码,之后采用2种机器学习方法进行训练,比较2种模型的预测精度、泛化能力,并进行特征重要性分析.2种模型的预测精度均超过0.92.特征重要性分析表明,炭黑含量和交联剂含量为关键的工艺参数,但2种模型描述的特征重要性比率存在差异.研究结果对研究氢化丁腈橡胶的工艺配方设计和发展机器学习技术在橡胶材料领域的应用具有重要的探索意义. 展开更多
关键词 氢化丁腈橡胶 机器学习 极端梯度提升模型 类别增强型提升模型 力学性能
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基于XGBoost算法划痕损伤PVC-P土工膜力学性能预测
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作者 张宪雷 刘建群 张文慧 《水电能源科学》 北大核心 2025年第5期111-115,共5页
面膜堆石坝上游坝面膜防渗结构因施工操作不当或多孔隙介质垫层界面特性易造成PVC-P土工膜物理性划痕损伤,为判别划痕损伤PVC-P土工膜能否满足工程安全运行要求,以划痕损伤PVC-P土工膜断裂强度/延伸率试验数据为依托,构建了基于极端梯... 面膜堆石坝上游坝面膜防渗结构因施工操作不当或多孔隙介质垫层界面特性易造成PVC-P土工膜物理性划痕损伤,为判别划痕损伤PVC-P土工膜能否满足工程安全运行要求,以划痕损伤PVC-P土工膜断裂强度/延伸率试验数据为依托,构建了基于极端梯度提升(XGBoost)算法的预测模型,将该模型预测结果与随机森林(RF)算法预测结果进行比较,选用平均绝对误差(M MAE)、平均绝对百分比误差(M_(MAPE))、均方根误差(R_(RMSE))和决定系数(R^(2))作为评价指标评估了预测精度,并运用SHAP算法获得影响作用较大的划痕损伤阈值。结果表明,基于XGBoost算法的预测模型预测精度更高,SHAP法能够合理解释模型的预测结果,划痕角度是影响损伤后力学性能的主要因素。研究结果为工程技术人员准确预判划痕损伤PVC-P土工膜力学性能提供了参考。 展开更多
关键词 极端梯度提升树(xgboost)算法 随机森林(RF)算法 力学性能预测 PVC-P土工膜 断裂强度 断裂延伸率
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金融市场极端风险状态预测模型及其应用 被引量：6
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作者 肖艳丽 向有涛 《金融发展研究》 北大核心 2022年第3期8-17,共10页
随着经济全球化发展和国内金融市场的逐步开放,中国金融市场也遭受着来自国外金融风险的威胁与挑战。充分考量中国金融市场部分特征化事实,结合中国的现实情况,以中国金融市场为研究对象,选取了13个代表性指标,利用2005年1月—2021年6... 随着经济全球化发展和国内金融市场的逐步开放,中国金融市场也遭受着来自国外金融风险的威胁与挑战。充分考量中国金融市场部分特征化事实,结合中国的现实情况,以中国金融市场为研究对象,选取了13个代表性指标,利用2005年1月—2021年6月的数据构建了中国金融市场风险指数,并且通过事件匹配方法检验指数识别作用的有效性。进一步,运用XGBoost模型预测中国金融市场极端风险,采用多种评价指标将其与传统的SVM、GBRT、RF和MLP模型进行比较研究,并利用配对样本T检验和弗里德曼检验对各个模型预测效果的差异进行显著性检验。最后结合SHAP和LIME方法展示了不同特征指标对中国金融市场风险的贡献度。实证结果表明:(1)所构建的指数较好地符合了我国金融市场风险变化的实际情况;(2)XGBoost预测模型对于极端金融风险样本识别能力较强、准确性较高,与其余模型相比,其预测性能更加优异,而且具有明显的统计检验意义。(3)利用Shapley和LIME方法挖掘出了影响中国金融市场风险的主要因素及其时变特征,且阈值效应的发现有利于金融部门对金融市场风险进行针对性的审慎监管。 展开更多
关键词 金融市场风险 压力指数 极端风险预测模型 极端梯度提升树 SHAPLEY值 可解释性
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基于XGBoost的以太坊交易智能定价模型 被引量：1
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作者 冯云霞 薛蓉蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第20期263-269,共7页
以太坊采用交易收费的策略来保证计算资源的合理利用,而由于涉及智能合约的交易消耗计算资源差别较大,引入Gas机制。以太坊用户在发起交易时需自主设置Gas总量和Gas价格,而矿工基于利益最大化的原则,优先选择Gas价格高的交易。Gas价格... 以太坊采用交易收费的策略来保证计算资源的合理利用,而由于涉及智能合约的交易消耗计算资源差别较大,引入Gas机制。以太坊用户在发起交易时需自主设置Gas总量和Gas价格,而矿工基于利益最大化的原则,优先选择Gas价格高的交易。Gas价格设置高则打包时间短,反之则时间长。由于交易的价格由交易发起者自主确定,这使得需要打包的交易的Gas价格可能相差较大,因而交易共识时间难以掌握。因此,现有的交易机制并不能平衡交易Gas成本和共识时间之间的冲突。为了解决上述问题,对以太坊交易机制进行了研究,分析影响Gas价格的因子,通过网格搜索算法对极端梯度增强模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进行参数优化,构建基于XGBoost的以太坊交易智能定价模型,将该模型用于交易Gas价格预测中。通过搭建节点接入以太坊网络获取交易数据作为实验数据,实验结果表明,ETH_XGB模型能够帮助用户平均节省约72.5%的交易成本,交易成功率在92%,相较于原机制提高17.1%。 展开更多
关键词 以太坊 智能合约 极端梯度增强模型(xgboost) Gas价格
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