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基于极限梯度提升树的实时P波初至自动拾取方法
1
作者 李山有 高艺萱 +3 位作者 卢建旗 谢志南 马强 谢博楠 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第4期199-209,共11页
针对传统P波初至自动拾取方法抗干扰能力弱、拾取精度低的问题,提出1种基于极限梯度提升树(XGBoost)的实时P波初至自动拾取方法。首先,选择有助于区分地震信号与背景噪声的4种特征参数作为模型的输入,以降低模型的复杂度;其次,构建P波... 针对传统P波初至自动拾取方法抗干扰能力弱、拾取精度低的问题,提出1种基于极限梯度提升树(XGBoost)的实时P波初至自动拾取方法。首先,选择有助于区分地震信号与背景噪声的4种特征参数作为模型的输入,以降低模型的复杂度;其次,构建P波初至自动拾取XGBoost模型,并对模型进行训练和测试;最后,通过与目前地震预警中常用的P波初至实时识别方法进行对比,验证模型的有效性。结果表明:所提方法在±0.5 s误差范围内的拾取样本占比为93.3%,优于能量周期双参数(EDP-Picker)方法和短时/长时平均比(STA/LTA)方法,二者拾取样本占比分别为91.9%和83.6%;当误差超出±0.5 s时,XGBoost方法的提前和滞后触发样本占比分别为4.27%和5.26%,而EDP-Picker的相应比例分别为5.03%和6.50%,STA/LTA的相应比例分别为5.39%和1.71%。相较于2种传统方法,XGBoost方法的综合性能显著提升,且具有更高的识别精度和更强的抗干扰能力,能够更稳定地适应复杂场景下的拾取需求。 展开更多
关键词 现地预警 地震紧急处置 P波初至自动识别 极限梯度提升树 机器学习
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基于Bayes超参数优化梯度提升树的心脏病预测方法
2
作者 王海燕 焦增晨 +2 位作者 赵剑 安天博 鞠熠 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期472-478,共7页
针对传统机器学习算法在数据集Cleveland和Hungary上预测准确率低的问题,提出一种基于Bayes超参数优化梯度提升树的心脏病预测方法.首先,采用K-最近邻算法对数据集中的缺失值进行填补,用Min-Max标准化、One-Hot编码处理数据,并基于梯度... 针对传统机器学习算法在数据集Cleveland和Hungary上预测准确率低的问题,提出一种基于Bayes超参数优化梯度提升树的心脏病预测方法.首先,采用K-最近邻算法对数据集中的缺失值进行填补,用Min-Max标准化、One-Hot编码处理数据,并基于梯度提升树算法进行心脏病预测;其次,采用Bayes优化和十倍交叉验证的方式搜寻算法的最佳超参数组合.实验结果表明,优化后的梯度提升树算法在心脏病数据集Cleveland上预测准确率可达90.2%,在心脏病数据集Hungary上预测准确率可达81.4%,优于决策树、支持向量机、K-最近邻等传统机器学习方法,可辅助医生进行心脏病诊断. 展开更多
关键词 心脏病预测 K-最近邻算法 梯度提升树 Bayes优化
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基于卷积神经网络与轻量级梯度提升树组合模型的电力行业短期以电折碳方法
3
作者 曾金灿 何耿生 +3 位作者 李姚旺 杜尔顺 张宁 朱浩骏 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第6期746-757,共12页
电力行业是碳排放的重点控排行业,准确、实时的电力行业碳排放计量是支撑其降碳减排的基础.目前,电力行业的碳排放计量主要基于实测法或核算法,难以很好地兼顾低计量成本与实时计量能力.为此,充分考虑电力行业良好的电力数据基础,挖掘电... 电力行业是碳排放的重点控排行业,准确、实时的电力行业碳排放计量是支撑其降碳减排的基础.目前,电力行业的碳排放计量主要基于实测法或核算法,难以很好地兼顾低计量成本与实时计量能力.为此,充分考虑电力行业良好的电力数据基础,挖掘电-碳间的相关关系,以电力历史数据为基础,基于机器学习方法提出一种电力行业短期以电折碳方法,实时估算电力行业短期碳排放情况.该方法使用卷积神经网络进行特征提取,并采用轻量级梯度提升树算法开展基于特征提取值的碳排放测算.此外,为了提升模型的泛化能力和鲁棒性,在模型训练中采用K折交叉验证技术,在模型参数优化过程中采用网格搜索技术.最后,为了验证所提模型的有效性,对比所提模型和其他机器学习模型在同等数据集划分条件下分别基于日度数据集与小时数据集中进行训练的效果.结果表明:所提模型在效果评估和测算值与目标值分布分析中均优于其他模型,能够较好地反映电力行业的短期碳排放情况. 展开更多
关键词 以电折碳 卷积神经网络 轻量级梯度提升树算法 碳排放 机器学习 组合模型
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基于极限梯度提升和探地雷达时频特征的水泥路面脱空识别 被引量：2
4
作者 张军 姜文涛 +3 位作者 张云 罗婷倚 余秋琴 杨哲 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期104-114,121,共12页
针对探地雷达(GPR)数据解译依赖于人工经验,存在费时费力和主观偏差的问题,提出了基于极限梯度提升(XGBoost)和GPR时频特征的水泥路面脱空识别方法。采用正演模拟、室内试验和现场试验获得了脱空病害数据源,建立含有标签的脱空GPR数据集... 针对探地雷达(GPR)数据解译依赖于人工经验,存在费时费力和主观偏差的问题,提出了基于极限梯度提升(XGBoost)和GPR时频特征的水泥路面脱空识别方法。采用正演模拟、室内试验和现场试验获得了脱空病害数据源,建立含有标签的脱空GPR数据集;通过重采样方法统一GPR数据采样频率,并对预处理后的GPR数据进行时频域特征提取,建立了包含18个时域和12个频域特征的数据集。以时频域特征为输入,是否存在脱空病害为输出,采用XGBoost算法构建脱空识别模型,并与随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)算法进行对比。结果表明,模型的识别准确率排序为XGBoost(98.10%)>ANN(95.10%)>RF(93.17%),XGBoost模型识别精度最高,并能在实际路面上准确定位脱空区域。 展开更多
关键词 道路养护 探地雷达(GPR) 脱空病害 极限梯度提升(xgboost) 时频域特征
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采用极限梯度提升算法的电力系统电压稳定裕度预测 被引量：9
5
作者 王慧芳 张晨宇 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期606-613,共8页
将极限梯度提升树(XGBoost)算法应用于电力系统电压稳定评估问题.根据电压稳定问题特点,提出能够反映电力系统运行状态的特征集;把电压稳定裕度绝对值作为映射目标,并介绍生成样本集的方法.在介绍XGBoost算法基本原理的基础上,研究该算... 将极限梯度提升树(XGBoost)算法应用于电力系统电压稳定评估问题.根据电压稳定问题特点,提出能够反映电力系统运行状态的特征集;把电压稳定裕度绝对值作为映射目标,并介绍生成样本集的方法.在介绍XGBoost算法基本原理的基础上,研究该算法的技术细节.在IEEE-39节点系统上进行验证,结果表明,XGBoost算法在R方值和平均绝对百分误差2项回归指标上均优于其他几类机器学习算法,且模型的计算速度最快,可以满足在线应用要求.同时,XGBoost算法具有良好的数值错误和数值缺失容错性,并可以针对预测偏差较大的样本进行数据补充,实现模型的更新,使得模型表现趋于稳定. 展开更多
关键词 电力系统 电压稳定性 机器学习 人工智能 极限梯度提升树(xgboost)算法
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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
6
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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基于XGBoost算法划痕损伤PVC-P土工膜力学性能预测
7
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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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：3
8
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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变分模态分解与极限梯度提升树融合的高速轴向柱塞泵空化等级识别 被引量：3
9
作者 王立尧 王远航 +4 位作者 孟苓辉 李小兵 潮群 陶建峰 刘成良 《液压与气动》 北大核心 2021年第5期62-67,共6页
针对高速轴向柱塞泵在不同空化程度下故障特征不明显导致识别准确率低的问题,提出了一种变分模态分解和极限梯度提升树融合的识别方法。在不同空化等级下进行高速轴向柱塞泵空化试验,采集壳体的振动加速度信号,对信号采用变分模态分解... 针对高速轴向柱塞泵在不同空化程度下故障特征不明显导致识别准确率低的问题,提出了一种变分模态分解和极限梯度提升树融合的识别方法。在不同空化等级下进行高速轴向柱塞泵空化试验,采集壳体的振动加速度信号,对信号采用变分模态分解方法并从中提取故障特征以构造特征数据集,最后利用极限梯度提升树进行空化等级的识别。为证明所提方法的抗噪性能,在测试集中加入了随机高斯白噪声。结果表明,加入不同信噪比的噪声后,该识别模型仍能准确地识别出高速轴向柱塞泵的空化等级。 展开更多
关键词 高速轴向柱塞泵 空化等级识别 变分模态分解 极限梯度提升树
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同步压缩小波与极限梯度提升树融合的柴油机失火故障诊断 被引量：11
10
作者 李卫星 陶建峰 +1 位作者 覃程锦 刘成良 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期47-54,169,共9页
针对柴油机失火故障诊断特征提取分辨率较低和分类评估容易出现过拟合的问题,提出了一种同步压缩小波变换和极限梯度提升树融合的诊断方法。在不同转速下进行柴油机失火性能试验,采集缸盖振动信号,对信号利用时域统计、同步压缩小波提... 针对柴油机失火故障诊断特征提取分辨率较低和分类评估容易出现过拟合的问题,提出了一种同步压缩小波变换和极限梯度提升树融合的诊断方法。在不同转速下进行柴油机失火性能试验,采集缸盖振动信号,对信号利用时域统计、同步压缩小波提取特征,再采用局部线性嵌入方法进行特征降维,最后利用极限梯度提升树进行失火评估分类。不同工况与评估方法下的对比实验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达99.828%,相比小波包特征提取的评估方法提升至少10%。在低模型复杂度下,所提方法具有最小的模型预测均方根误差,证明了方法的鲁棒性和抑制模型过拟合的能力。 展开更多
关键词 失火故障诊断 同步压缩小波变换 极限梯度提升树 局部线性嵌入
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梯度提升树算法在陕北风电场短期风电功率预测中的应用 被引量：14
11
作者 孙川永 彭友兵 +4 位作者 刘志亮 郝赢玺 吴怡 东琦 郑永恒 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第4期124-128,134,共6页
为了对地形和气候条件复杂的陕北风电场短期风电功率进行准确预测,通过将(weather research and forecasting,WRF)模式输出结果和同期实测风电功率资料相结合,利用梯度提升树算法进行预报气象场和实测风电功率之间的统计关系分析,从而... 为了对地形和气候条件复杂的陕北风电场短期风电功率进行准确预测,通过将(weather research and forecasting,WRF)模式输出结果和同期实测风电功率资料相结合,利用梯度提升树算法进行预报气象场和实测风电功率之间的统计关系分析,从而建立了一套陕北风电场短期风电功率预测模型。以陕北靖边某风电场为例,预测结果表明:所提模型年平均预测准确率伟15.7%;月平均归一化均方根误差在20%以下。模型对风电场风电功率预测精度较好。 展开更多
关键词 梯度提升树算法 风电功率 WRF
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基于改进极限梯度提升算法的配电网合环转供电影响因素评估 被引量：8
12
作者 纪焕聪 夏成军 +2 位作者 赖胜杰 王泽青 刘祎峰 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期18-25,共8页
合环电流大小与母线电压幅值差、相角差、环路阻抗等因素有关,而各因素重要程度不清晰,合环电流调控缺乏针对性。为此,提出一种基于改进极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法的配电网合环转供电影响因素评估方法,以得... 合环电流大小与母线电压幅值差、相角差、环路阻抗等因素有关,而各因素重要程度不清晰,合环电流调控缺乏针对性。为此,提出一种基于改进极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法的配电网合环转供电影响因素评估方法,以得出各影响因素的权重大小并采取针对性措施。首先,结合实际配电网的特点,确定影响合环电流大小的特征因素集;然后,基于PSCAD/EMTDC仿真软件搭建配电网合环模型,改变参数取值以获取大量样本数据;最后,利用XGBoost算法对样本数据进行训练,得出合环电流影响因素的权重排序。研究结果表明,各因素优先级排序为:母线电压相角差>环路阻抗>综合负荷大小>母线电压幅值差>综合负荷分布,按此制定相应的合环电流调控策略,实现配电网精细化管理,对电网调度运行具有一定的借鉴价值。 展开更多
关键词 改进极限梯度提升算法 合环电流 影响因素 权重分析
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基于梯度提升树算法的玉米施肥模型构建 被引量：5
13
作者 卓越 严海军 《水资源与水工程学报》 CSCD 2020年第4期223-228,237,共7页
为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树(GBDT)算法建立施肥模型,并与BP神经网络(BPNN)、支持向量回归... 为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树(GBDT)算法建立施肥模型,并与BP神经网络(BPNN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)算法建立的施肥模型进行对比。结果表明:应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm^2,优于其他3种算法。基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度,对于指导精准施肥具有较强的应用价值。 展开更多
关键词 施肥模型 梯度提升树算法 施肥量 产量 玉米
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基于BO-XGBoost模型的衢州市浅层滑坡易发性评价 被引量：1
14
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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基于梯度提升树的河南小麦成本收益分析 被引量：1
15
作者 温建 曾一鸣 +2 位作者 夏枫苒 汪松玉 雷丽娟 《江西农业学报》 CAS 2022年第12期204-210,共7页
基于2006—2020年河南省小麦生产数据,运用梯度提升树算法和文献分析法,分析了河南省小麦生产过程中成本和收益关系。结果表明:(1)2009—2019年的河南省小麦平均种植面积约占全国的23%,平均产量约占全国的27%。(2)通过对小麦生产过程中... 基于2006—2020年河南省小麦生产数据,运用梯度提升树算法和文献分析法,分析了河南省小麦生产过程中成本和收益关系。结果表明:(1)2009—2019年的河南省小麦平均种植面积约占全国的23%,平均产量约占全国的27%。(2)通过对小麦生产过程中的总成本、总产值、净利润、成本利润率以及平均售价进行分析发现,2016—2020年小麦的净利润情况不容乐观,大部分为负值。(3)气候不适、病虫害等自然原因大幅增加了小麦生产的成本。(4)梯度提升树模型的结果显示,在影响小麦生产成本的因子中,人工成本占比最大。综上,提出了降低河南省小麦生产成本和提高其经济效益的建议和对策,即改善投入结构、规模化种植、依靠科技、降低生产成本、政府加大支持和投入力度。 展开更多
关键词 梯度提升树算法 小麦 成本收益 河南省
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面向高维特征和多分类的分布式梯度提升树 被引量：14
16
作者 江佳伟 符芳诚 +1 位作者 邵蓥侠 崔斌 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期784-798,共15页
梯度提升树算法由于其高准确率和可解释性,被广泛地应用于分类、回归、排序等各类问题.随着数据规模的爆炸式增长,分布式梯度提升树算法成为研究热点.虽然目前已有一系列分布式梯度提升树算法的实现,但是它们在高维特征和多分类任务上... 梯度提升树算法由于其高准确率和可解释性,被广泛地应用于分类、回归、排序等各类问题.随着数据规模的爆炸式增长,分布式梯度提升树算法成为研究热点.虽然目前已有一系列分布式梯度提升树算法的实现,但是它们在高维特征和多分类任务上性能较差,原因是它们采用的数据并行策略需要传输梯度直方图,而高维特征和多分类情况下梯度直方图的传输成为性能瓶颈.针对这个问题,研究更加适合高维特征和多分类的梯度提升树的并行策略,具有重要的意义和价值.首先比较了数据并行与特征并行策略,从理论上证明特征并行更加适合高维和多分类场景.根据理论分析的结果,提出了一种特征并行的分布式梯度提升树算法FP-GBDT.FP-GBDT设计了一种高效的分布式数据集转置算法,将原本按行切分的数据集转换为按列切分的数据表征;在建立梯度直方图时,FP-GBDT使用一种稀疏感知的方法来加快梯度直方图的建立;在分裂树节点时,FP-GBDT设计了一种比特图压缩的方法来传输数据样本的位置信息,从而减少通信开销.通过详尽的实验,对比了不同并行策略下分布式梯度提升树算法的性能,首先验证了FP-GBDT提出的多种优化方法的有效性;然后比较了FP-GBDT与XGBoost的性能,在多个数据集上验证了FP-GBDT在高维特征和多分类场景下的有效性,取得了最高6倍的性能提升. 展开更多
关键词 梯度提升树 数据并行 特征并行 系统实现 算法比较
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基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法
17
作者 贾克 秦少玲 +1 位作者 余宇峰 徐雨妮 《人民长江》 北大核心 2025年第6期1-7,14,共8页
误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值... 误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值和实测值构建误差序列并作为误差校正模型的输入,引入极限梯度提升算法XGBoost构建误差校正模型,以充分挖掘误差序列非线性关系,然后提出融合粒子群优化算法和模拟退火算法的混合遗传优化算法SPGA对XGBoost模型超参数进行寻优,从而更好地挖掘误差序列的时序特征以提升误差校正的精度。长江螺山站的实例应用结果表明:用SPGA-XGBoost模型校正相较未校正前RMSE,MAE分别降低0.440 m和0.356 m,NSE提升0.016,优于STGCN模型、GBDT模型、KNN等方法。SPGA-XGBoost模型能充分挖掘误差序列的相关关系,提高水位预报精度,具有较好的适用性和应用前景。 展开更多
关键词 洪水预报误差 误差智能校正 极限梯度提升算法 混合遗传优化算法 螺山站 长江
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基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型
18
作者 师国东 胡明茂 +3 位作者 宫爱红 龚青山 郭庆贺 谭浩 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3467-3484,共18页
为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用... 为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)对长短期记忆神经网络(LSTM)中的超参数进行自适应寻优,并将优化后的超参数代入LSTM中对车辆油耗进行建模预测。结合实际车辆油耗算例进行对比实验,结果表明,相对于其他对比模型,XGBoost-MSIWOA-LSTM预测模型预测精度更高,对降低车辆油耗具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 油耗预测 极端梯度提升树 多策略改进的鲸鱼优化算法 长短期记忆神经网络 自适应寻优
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基于α-shape与SSA-XGBoost算法的无人机点云孔洞修补
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作者 宋晓辉 吕富强 +2 位作者 窦彩英 唐诗华 党梦鑫 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第4期69-73,共5页
针对极限梯度提升树算法在进行无人机点云孔洞修补时核心超参数难以选取、点云孔洞修补范围识别困难以及孔洞修补精度较低等问题,提出基于麻雀搜索算法优化极限梯度提升树的点云孔洞修补方法。首先利用α-shape算法进行点云的孔洞识别,... 针对极限梯度提升树算法在进行无人机点云孔洞修补时核心超参数难以选取、点云孔洞修补范围识别困难以及孔洞修补精度较低等问题,提出基于麻雀搜索算法优化极限梯度提升树的点云孔洞修补方法。首先利用α-shape算法进行点云的孔洞识别,在此基础上,获取点云孔洞和周围点云的位置信息并将其作为模型的输入样本。再利用麻雀搜索算法优化极限梯度提升树算法中的核心超参数,构建SSA-XGBoost点云孔洞修补模型,并将该模型应用于无人机点云孔洞的修补中。最后将SSA-XGBoost与XGBoost、BP神经网络两组算法进行预测精度的对比。实验结果表明:SSA-XGBoost模型的预测结果相较于其它两组对比算法预测精度更高,在点云孔洞修补方面具有一定的意义。 展开更多
关键词 摄影测量 孔洞修补 α-shape算法 麻雀搜索算法 极限梯度提升树
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基于异构网络特征与梯度提升决策树的协同药物预测 被引量：5
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作者 聂丽霞 刘辉 邹凌 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第4期48-52,共5页
组合药物在复杂疾病特别是癌症的治疗中发挥越来越重要的作用。以组合药物靶标为初始节点在药物-蛋白质异构网络上执行重启型随机游走,将收敛后的概率分布作为药物组合的特征向量,训练梯度提升决策树模型来预测新的药物组合。在标准药... 组合药物在复杂疾病特别是癌症的治疗中发挥越来越重要的作用。以组合药物靶标为初始节点在药物-蛋白质异构网络上执行重启型随机游走,将收敛后的概率分布作为药物组合的特征向量,训练梯度提升决策树模型来预测新的药物组合。在标准药物组合数据集的性能评估表明,该方法比其他七种典型分类器和传统的提升算法具有更好的性能,且基于异构网络的特征显著提升了各分类器的性能,AUC值从0.528提升至0.909。 展开更多
关键词 药物组合 异构网络 随机游走 特征向量 梯度提升树算法
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