基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型 被引量：8

1

作者 林森 郭桂祯 刘蓓蓓 《灾害学》 CSCD 北大核心 2020年第1期109-112,130,共5页

结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模... 结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。 展开更多

关键词 洪涝灾害 房屋倒损 梯度提升决策树(gbdt) 损失评估

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采用梯度提升决策树的车辆换道融合决策模型 被引量：27

2

作者 徐兵 刘潇 +2 位作者 汪子扬 刘飞虎 梁军 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1171-1181,共11页

车辆在执行换道行为时,由于受到较多环境因素影响,难以准确进行换道识别和预测.为解决这一问题,提出一种基于梯度提升决策树(GBDT)进行特征变换的融合换道决策模型,以仿真驾驶员在高速公路上自由换道时的决策行为.采用主体车辆与目标车... 车辆在执行换道行为时,由于受到较多环境因素影响,难以准确进行换道识别和预测.为解决这一问题,提出一种基于梯度提升决策树(GBDT)进行特征变换的融合换道决策模型,以仿真驾驶员在高速公路上自由换道时的决策行为.采用主体车辆与目标车道后车的碰撞时间tlag及车辆周围交通状态变量进行车辆换道行为的建模分析,在NGSIM数据集上对建立的融合换道决策模型进行参数标定和模型测试.实验结果表明:融合换道决策模型以95.45%的预测准确率超越支持向量机、随机森林和GBDT等单一的换道决策模型,获得了最突出的表现.变量分析结果表明:新引入的换道决策变量tlag对车辆换道行为具有重要影响.提出的融合换道决策模型能够进一步减少因换道决策误判而导致的交通事故. 展开更多

关键词 梯度提升决策树(gbdt) 自由换道行为 NGSIM数据集 换道决策模型 碰撞时间

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基于优化负样本采样策略的梯度提升决策树与随机森林的汶川同震滑坡易发性评价 被引量：28

3

作者 郭衍昊 窦杰 +3 位作者 向子林 马豪 董傲男 罗万祺 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期251-265,共15页

强震诱发的滑坡具有数量多、分布广、规模大等特点,严重威胁人民生命财产安全。滑坡易发性评价能够快速预测灾害空间分布,对于减轻震后灾害的危险性具有重要意义。在同震滑坡易发性评价研究中,如何选取滑坡负样本并通过耦合机器学习模... 强震诱发的滑坡具有数量多、分布广、规模大等特点,严重威胁人民生命财产安全。滑坡易发性评价能够快速预测灾害空间分布,对于减轻震后灾害的危险性具有重要意义。在同震滑坡易发性评价研究中,如何选取滑坡负样本并通过耦合机器学习模型提高评价精度的对比研究仍需进一步研究。以山区汶川地震诱发的滑坡为研究区,首先选取地形地貌、地质环境、地震参数等10个滑坡评价因子,分析滑坡空间分布规律;其次因子共线性分析检验数据冗余,接下来采用频率比法(FR)选取极低、低易发区滑坡负样本点的采样策略;最后采用基于决策树演化改进的梯度提升决策树(GBDT)、随机森林(RF)和耦合模型(FR-GBD与FR-RF),开展了基于机器学习的同震滑坡易发性区划并进行精度评价。研究结果表明:①滑坡空间分布受到多层级因子控制;②模型预测精度为:FR-RF(AUC=0.943)>FR-GBDT(AUC=0.926)>RF(AUC=0.901)>GBDT(AUC=0.856);③在低易发区选择滑坡负样本可以明显提高易发性精度。研究成果可为滑坡易发性中负样本的选择和评价模型构建提供参考同时也为震后滑坡的防灾减灾提供理论支持。 展开更多

关键词 随机森林(RF) 梯度提升决策树(gbdt) 机器学习 频率比法(FR) 采样策略 同震滑坡 滑坡易发性区划

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基于近红外光谱和梯度提升决策树建立当归药材及伪品的定性判别模型 被引量：8

4

作者 拱健婷 李莉 +4 位作者 邹慧琴 徐东 王大仟 丛悦 刘长利 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2019年第10期2237-2243,共7页

目的建立NIRS技术快速无损鉴别当归药材及其伪品的方法。方法采集当归及伪品断面的近红外光谱,结合模式识别法分析药材,用主成分分析(Principal component analysis,PCA)进行定性分析;对比梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tr... 目的建立NIRS技术快速无损鉴别当归药材及其伪品的方法。方法采集当归及伪品断面的近红外光谱,结合模式识别法分析药材,用主成分分析(Principal component analysis,PCA)进行定性分析;对比梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)3种当归真伪判别模型的分类效果;利用RF筛选特征波长优化所建模型。结果PCA无法有效区别当归及其伪品;与ANN、SVM相比,GBDT具有更高的准确性,训练集与预测集的总体准确率分别为94.39%和90.38%;而后以RF选取出20个特征波长,建立的近红外特征光谱判别模型训练集和预测集的总体准确率也达到了91.59%和86.54%。结论近红外光谱技术结合GBDT鉴别当归药材真伪鉴别是可行的,为当归药材真伪快速无损鉴别提供了一种新方法。 展开更多

关键词 当归 对比梯度提升决策树 近红外 模式识别 判别模型 真伪鉴别

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应用梯度提升决策树算法预测套损 被引量：13

5

作者 周相广 李大伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A02期144-147,共4页

套管变形和损坏(简称为套损)的预测是油气田开发工程中的重要工作,是减少工程事故、降低操作成本、提升工作效率的基础。针对油气生产过程中的套损问题,提出了应用大数据思想构建相关算法模型解决油田现场实际问题的思路和方法。通过分... 套管变形和损坏(简称为套损)的预测是油气田开发工程中的重要工作,是减少工程事故、降低操作成本、提升工作效率的基础。针对油气生产过程中的套损问题,提出了应用大数据思想构建相关算法模型解决油田现场实际问题的思路和方法。通过分析油田现场正常井、套损井的实际数据,分析引起套损的若干参数,确定并提取了影响套损的最重要的10个特征参数;应用基于相关性检验、方差分析、互信息等方法分析套管特征参数与套损的关联度,并确定数据关系模式;以此为基础应用梯度提升决策树算法构建套损风险评估算法模型,完成对样本数据的分类预测,获得各特征参数对套损的影响程度及概率分布;然后,预测了214口正常井中潜在成为套损井的前10口井及概率分布,量化了潜在套损风险。 展开更多

关键词 套损 特征参数 机器学习 关系模式 梯度提升决策树 评估模型

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基于梯度增强决策树算法的纸张质量软测量模型 被引量：9

6

作者 江伦 满奕 +3 位作者 李继庚 洪蒙纳 孟子薇 朱小林 《中国造纸》 CAS 北大核心 2020年第5期37-42,共6页

本研究提出了一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法的纸张质量软测量模型,该方法可在线软测量纸张的关键物理指标如抗张强度、柔软度和松厚度。结果表明,采用GBDT进行纸张质量软测量时,抗张强度、柔软度和松厚度的平均相对误差分别为7. 21%... 本研究提出了一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法的纸张质量软测量模型,该方法可在线软测量纸张的关键物理指标如抗张强度、柔软度和松厚度。结果表明,采用GBDT进行纸张质量软测量时,抗张强度、柔软度和松厚度的平均相对误差分别为7. 21%、7. 38%和3. 5%;采集新数据验证后,纸张抗张强度、柔软度和松厚度的平均相对误差分别为6. 87%、6. 88%和3. 12%,表明模型对新验证数据的预测结果精度高。 展开更多

关键词 数据模型 纸张质量 软测量 梯度增强决策树(gbdt)算法

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基于交叉验证梯度提升决策树的管道腐蚀速率预测 被引量：7

7

作者 颜佳 黄一 王晓娜 《腐蚀与防护》 CAS 北大核心 2021年第11期68-74,共7页

基于集成学习的思想,在梯度提升决策树算法的基础上建立管道腐蚀速率预测模型,并使用网格搜索与交叉验证方法进行超参数寻优。利用某输油管道的腐蚀实测数据对模型进行验证,并与广泛使用的BP神经网络与支持向量机模型的预测结果作比较... 基于集成学习的思想,在梯度提升决策树算法的基础上建立管道腐蚀速率预测模型,并使用网格搜索与交叉验证方法进行超参数寻优。利用某输油管道的腐蚀实测数据对模型进行验证,并与广泛使用的BP神经网络与支持向量机模型的预测结果作比较。结果表明:梯度提升决策树模型预测结果的平均绝对百分误差为2.25%,低于BP神经网络的6.03%和支持向量机的7.99%,说明梯度提升决策树模型具有更高的预测精度和更优的泛化能力,并且该模型具有可解释性强的优点,可为将来的管道腐蚀速率预测提供一种更加实用的新方法。 展开更多

关键词 交叉验证 集成学习 梯度提升决策树 管道腐蚀速率 预测模型

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基于梯度提升决策树的汇合交互作用研究 被引量：8

8

作者 李根 翟伟 邬岚 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期649-655,共7页

为了研究高速公路目标车道领跟车在交织区与汇合车辆的交互作用,基于梯度提升决策树(GBDT)建立交织区汇合交互作用模型.引入目标车道领跟车与前车、后车和汇合车辆的速度差、时间间隙、冲突评价指标及横向位置,分析汇合车辆与领跟车之... 为了研究高速公路目标车道领跟车在交织区与汇合车辆的交互作用,基于梯度提升决策树(GBDT)建立交织区汇合交互作用模型.引入目标车道领跟车与前车、后车和汇合车辆的速度差、时间间隙、冲突评价指标及横向位置,分析汇合车辆与领跟车之间的交互行为.利用美国NGSIM数据集中目标车道领跟车与汇合车辆的轨迹数据对模型进行训练和测试,比较不同损失函数对模型的拟合效果,对汇合加速度进行偏效应分析.研究结果表明,基于平方损失函数(LS)的GBDT模型精度高于基于最小绝对偏差(LAD)和胡贝尔(Huber-M)损失函数的模型.在汇合行为的各研究对象中,汇合车辆的预测精度高于领跟车,汇合车辆的横向位置在汇合交互作用中的影响程度最高.GBDT模型用于汇合交互行为不仅可以准确预测目标车道领跟车与汇合车辆之间的交互作用,也能够获取影响变量与加速度之间隐藏的非线性关系. 展开更多

关键词 公路运输 交织区 梯度提升决策树(gbdt) 汇合交互作用 数据挖掘

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基于GBDT算法的弓网动态匹配特性预测模型 被引量：3

9

作者 黄桂灶 马同鑫 +3 位作者 杨泽锋 李政 魏文赋 吴广宁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第16期26-32,50,共8页

高速铁路通过弓网系统的滑动电接触获取电能驱动列车运行,弓网动态匹配特性是保障良好滑动电接触的基础。首先,建立了弓网动态匹配的有限元分析模型,并通过与文献结果对比验证了模型的正确性。采用拉丁超立方抽样方法,对接触网的关键结... 高速铁路通过弓网系统的滑动电接触获取电能驱动列车运行,弓网动态匹配特性是保障良好滑动电接触的基础。首先,建立了弓网动态匹配的有限元分析模型,并通过与文献结果对比验证了模型的正确性。采用拉丁超立方抽样方法,对接触网的关键结构参数和运行速度参数进行样本抽样,获得输入参数集;然后,利用有限元模型对输入参数集开展大量计算分析并进行结果的特征提取,获得弓网动态匹配关键特征参量的输出结果,结合输入和输出结果,构成了样本数据集;最后,采用梯度提升决策树(gradient lifting decision tree, GBDT)算法对数据集进行学习训练和验证测试,建立弓网动态匹配特性预测模型,并将其与基于决策树、随机森林、极端随机树和极端梯度提升树算法的4个模型进行对比分析。结果表明,基于GBDT算法的模型预测精度更高、稳定性更好,在测试集上的R~2达到了0.929,能够准确快速地评估弓网匹配特性。通过对GBDT模型进行参数重要性分析可知,运行速度对弓网匹配特性的影响程度最大,达61%,其次是接触线的张力、承力索张力和档距。该研究初步探索了采用机器学习方法建立预测模型来替代有限元模型的可能性,所建立的模型可用于弓网动态匹配特性的快速预测与评价。 展开更多

关键词 弓网系统 动态特性 机器学习 梯度提升决策树(gbdt) 受流质量

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基于近似马尔可夫毯与GBDT的煤矿职业健康噪声风险分类

10

作者 高晓旭 田佳可 +2 位作者 高璐 杜芦 范萌杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期253-262,共10页

为精准判断综采工作面噪声对作业人员的健康损害程度,采用人-机-环-管系统理论结合Fisher Score、最大信息系数及近似马尔可夫毯方法,确定噪声职业健康的关键影响因素;构建基于梯度提升决策树(GBDT)算法的煤矿噪声风险分类预测模型,并以... 为精准判断综采工作面噪声对作业人员的健康损害程度,采用人-机-环-管系统理论结合Fisher Score、最大信息系数及近似马尔可夫毯方法,确定噪声职业健康的关键影响因素;构建基于梯度提升决策树(GBDT)算法的煤矿噪声风险分类预测模型,并以Kappa系数及其准确率作为模型效率的指标,来对比验证本算法模型的准确性。结果表明:综采工作面噪声职业健康损害情况与个体状况、设备配置、环境因素及职业健康管理等因素密切相关,其中,岗位类别、个体年龄、工龄时长、防护意识、设备自动化程度、噪声监测点合格率、噪声暴露量、混响时间和管理机构及人员为职业健康风险分类预测的关键指标;基于GBDT构建的煤矿噪声职业健康风险分类预测模型准确率最大达99.6%,平均准确率和Kappa系数分别为98.3%和0.958;计算确定6种综采工作面噪声职业健康风险分类预测模型评估准确率次序为:GBDT>遗传算法优化随机森林算法(GA-RF)>粒子群算法优化最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)>随机森林算法(RF)>支持向量机算法(SVM)>决策树。 展开更多

关键词 近似马尔可夫毯 梯度提升决策树(gbdt) 煤矿噪声 噪声健康风险分类 职业健康 Fisher Score

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基于GBDT算法的参考作物蒸散量模型在江苏省的预测 被引量：14

11

作者 张薇 韦群 +3 位作者 吴天傲 林洁 邵光成 丁鸣鸣 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期1169-1180,共12页

选取江苏省6个气象站点1997-2016年的逐日气象资料,建立了3种基于树型算法的参考作物蒸散量(ET 0)预测模型,包括梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林(Random forest,RF)和回归树(Regression tree)模型,以FA... 选取江苏省6个气象站点1997-2016年的逐日气象资料,建立了3种基于树型算法的参考作物蒸散量(ET 0)预测模型,包括梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林(Random forest,RF)和回归树(Regression tree)模型,以FAO-56 Penman-Monteith公式计算所得的ET 0值作为标准值,对GBDT、RF、Regresssion tree模型和3种经验模型(EI-Sebail、Irmak、Hargreaves-Samani模型)的预测结果进行比较分析。结果表明:在相同气象因子输入组合下,GBDT、RF模型能取得较高的模拟精度,且明显高于Regression tree模型和经验模型,其中,气象参数组合为最高气温、最低气温和辐射的GBDT模型具有最高的模拟精度[全局评价指标(GPI)排名第1];通过敏感性分析发现,辐射是对江苏省逐日ET 0影响最为显著的气象因子,其直接通径系数为0.512,对决定系数(R 2)的贡献度为0.740,显著高于其他气象因子;通过可移植性分析发现,气象因子组合为最高气温、最低气温和辐射的GBDT、RF模型在江苏省内6个站点相互交叉验证下仍具有较高的预测精度。因此,可以将GBDT、RF模型应用于江苏省气象资料缺乏时的ET 0预测,为农业灌溉提供可靠依据。 展开更多

关键词 参考作物蒸散量 梯度提升决策树(gbdt)算法 随机森林(RF)算法 可移植性分析 敏感性分析

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基于GBDT算法的基桩竖向承载力预测方法 被引量：2

12

作者 徐志军 赵世鹏 +2 位作者 王政权 田江涛 宗飞龙 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期186-193,共8页

目的为研究支撑-半刚接钢框架结构体系的抗震性能,方法设计了一榀由嵌套式单边螺栓与T型钢构成的半刚性梁柱节点的中心支撑钢框架,并进行了拟静力试验与有限元数值模拟,通过观测整个试验现象,分析了其滞回、承载力、刚度退化、耗能等抗... 目的为研究支撑-半刚接钢框架结构体系的抗震性能,方法设计了一榀由嵌套式单边螺栓与T型钢构成的半刚性梁柱节点的中心支撑钢框架,并进行了拟静力试验与有限元数值模拟,通过观测整个试验现象,分析了其滞回、承载力、刚度退化、耗能等抗震指标。结果结果表明:试件破坏过程明显经历了弹性段、塑性段、破坏段三个阶段,试件破坏模式主要为支撑受压失稳破坏,塑性变形主要累积在支撑体系上,整体呈现延性破坏特征;支撑断裂后,梁柱及T型钢节点无明显塑性变形,钢框架仍具有较高的安全储备,符合“强节点、弱构件”设计原则,表明了结构具有两道抗震防线;结论支撑与半刚接钢框架协同工作使得试件具有较高的抗侧刚度抵抗水平变形,且承载力较高、滞回性能稳定、耗能能力优良;单边螺栓在试验过程中的受力性能较普通高强螺栓并无较大差别,未出现严重的预紧力松弛现象,并能高效的保持螺栓预紧力。通过有限元数值模拟分析可知,减小支撑长细比,虽能有效提高结构的抗震性能,但长细比较小会导致支撑刚度增大,加速其余构件的损坏。故应以考虑结构的延性为前提,降低支撑的长细比,才能有效提高结构的抗震性能。 展开更多

关键词 基桩竖向承载力 梯度提升决策树 预测模型 评价指标 鲁棒性

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基于GBDT的沥青路面抗滑性能感知模型研究 被引量：5

13

作者 战友 邓强胜 +3 位作者 罗志伟 刘成 张傲南 邱延峻 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期121-132,共12页

为了克服接触式路面抗滑性能测试方法适用范围局限、稳定性与可重复性较差的缺陷,文章通过非接触式三维激光扫描技术建立沥青路面抗滑性能梯度提升决策树(GBDT)感知模型。研究选取巴通万高速公路上的12个测试站点,收集了216组原始数据,... 为了克服接触式路面抗滑性能测试方法适用范围局限、稳定性与可重复性较差的缺陷,文章通过非接触式三维激光扫描技术建立沥青路面抗滑性能梯度提升决策树(GBDT)感知模型。研究选取巴通万高速公路上的12个测试站点,收集了216组原始数据,对路面三维纹理数据进行面积分层,并提取宏微观纹理指标。然后将不同面积占比下的宏微观纹理特征指标、测试温度及摩擦系数BPN分别代入模型中,并与决策树、随机森林、线性回归三个模型进行对比分析。研究表明,以40%为最佳切割面,GBDT路面抗滑性能感知模型准确度更高、稳定性更好,测试集R2达到0.8732,能够准确有效地评估沥青路面抗滑性能。GBDT感知模型参数重要性分析结果显示:温度对沥青路面抗滑性能具有显著性影响,针对不同的评价指标,其宏微观纹理特性对路面抗滑性能的影响差异性较大。研究验证通过非接触式路面纹理测试替代现有的接触式路面摩擦测试的可能性,所建立的指标体系和模型以期推动路面抗滑性能测试技术的进步。 展开更多

关键词 道路工程 抗滑性能感知模型 梯度提升决策树(gbdt) 宏微观纹理

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4种遥感水深反演机器学习模型的比较 被引量：11

14

作者 沈蔚 孟然 +3 位作者 栾奎峰 饶亚丽 郝李华 纪茜 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第5期68-72,共5页

为探究不同遥感水深反演机器学习模型的差异,以WorldView-2高分辨率多光谱影像与实测水深数据为数据源,应用BP神经网络模型、随机森林模型、梯度提升决策树模型及支持向量机模型开展水深反演实验,对4种水深反演模型的精度进行比较与评... 为探究不同遥感水深反演机器学习模型的差异,以WorldView-2高分辨率多光谱影像与实测水深数据为数据源,应用BP神经网络模型、随机森林模型、梯度提升决策树模型及支持向量机模型开展水深反演实验,对4种水深反演模型的精度进行比较与评价。实验结果表明:机器学习模型反演水深,具有一定精度,平均相对误差(MRE)可优于20%。4种模型中,同为集成学习模型的随机森林模型与梯度提升决策树模型在两个实验区域,反演水深的RMSE值、MRE值与R2值明显优于BP神经网络模型和支持向量机模型,具有更好的浅水水深反演效果和适用性。 展开更多

关键词 多光谱水深反演 随机森林模型 梯度提升决策树模型 BP神经网络模型 支持向量机模型

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多尺度道路网络特征对交通事故的非线性效应研究

15

作者 周芳羽 谢波 肖扬谋 《热带地理》 北大核心 2025年第8期1344-1357,共14页

机动交通快速发展背景下,城市道路交通安全问题日益严峻。道路网络作为道路交通系统的基础骨架,其特征对交通事故的发生具有重要影响。然而当前研究在探讨城市道路网络对交通事故的非线性影响及尺度效应方面有所不足。对此,文章以武汉... 机动交通快速发展背景下,城市道路交通安全问题日益严峻。道路网络作为道路交通系统的基础骨架,其特征对交通事故的发生具有重要影响。然而当前研究在探讨城市道路网络对交通事故的非线性影响及尺度效应方面有所不足。对此,文章以武汉市主城区为研究区,运用梯度提升决策树模型,分析多尺度道路网络的几何拓扑特征与交通事故的非线性关系,并鉴别土地利用与道路网络对交通事故的协同效应。研究发现,城市道路网络的几何拓扑特征与交通事故数量存在显著非线性关系和阈值效应,表现为平均测地距离、网状系数及整体集聚系数与交通事故数量呈非线性正相关,同配性指数呈“U型”关系,以及路网密度和交叉口密度呈非线性负相关。同时,接近中心性、中间中心性及绕行率与交通事故的非线性关系在不同空间尺度呈差异性。土地利用与道路网络在影响交通事故方面表现出复杂的协同效应,适度的土地利用混合度可降低交通事故风险,但过高的土地利用混合度和容积率可能带来负面效应。 展开更多

关键词 道路网络 交通事故 土地利用 非线性关系 尺度效应 梯度提升决策树模型 武汉市主城区

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建成环境非线性作用下汽车客运站最高聚集人数模型 被引量：1

16

作者 唐秋生 许浩 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第6期216-223,共8页

为探求汽车客运站最高聚集人数与站域周边范围建成环境的非线性作用机制,以重庆市全域汽车客运站为对象,构建以最高聚集人数为因变量,由可达性、路网复杂度、公共交通支撑、多样性4个方面组成的多元建成环境特征为自变量的梯度提升决策... 为探求汽车客运站最高聚集人数与站域周边范围建成环境的非线性作用机制,以重庆市全域汽车客运站为对象,构建以最高聚集人数为因变量,由可达性、路网复杂度、公共交通支撑、多样性4个方面组成的多元建成环境特征为自变量的梯度提升决策树模型,辅助构建随机森林和最小二乘估计模型验证算法效度。结果表明:GBDT模型在训练集和测试集的表现均优于RF和OLS模型,验证集拟合优度为0.80;变量贡献度方面,土地利用混合度对影响最高聚集人数的建成环境变量的贡献为23%,其次为公交站密度(贡献为20%)和至市中心距离(贡献为17%);非线性作用机理方面,建成环境可达性相关指标总体呈负相关,阈值效应明显,路网复杂度相关指标峰值效应较明显,公共交通支撑相关指标整体呈正相关,多样性相关指标峰值效应明显。 展开更多

关键词 交通运输系统工程 最高聚集人数 建成环境 非线性作用机制 梯度提升决策树模型

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基于GBDT的实时洪水预报误差校正方法 被引量：7

17

作者 姚超宇 钟平安 +3 位作者 徐斌 王凯 高益辉 李昆朋 《水电能源科学》 北大核心 2019年第8期38-42,共5页

洪水预报实时校正是提高预报精度的有效途径。通过研究实时洪水预报误差系列构建方法,引入GBDT方法建立误差校正模型,并采用粒子群算法优选模型参数,选用洪峰段洪量相对误差、洪峰流量相对误差、确定性系数等指标评估实时校正效果。对... 洪水预报实时校正是提高预报精度的有效途径。通过研究实时洪水预报误差系列构建方法,引入GBDT方法建立误差校正模型,并采用粒子群算法优选模型参数,选用洪峰段洪量相对误差、洪峰流量相对误差、确定性系数等指标评估实时校正效果。对淮河流域王家坝站点的实例应用结果表明,无论是率定期还是验证期,基于GBDT的实时预报误差校正方法精度均优于经典AR方法和KNN方法,各项指标精度均有不同程度提升,可有效提高实时洪水预报效果,且稳定性较高。 展开更多

关键词 洪水预报误差 实时校正 gbdt 梯度提升 决策树

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基于GBDT算法的柴油机性能预测 被引量：5

18

作者 陈天锴 王贵勇 +1 位作者 申立中 姚国仲 《车用发动机》 北大核心 2022年第5期51-58,共8页

柴油机作为一种多输入多输出的高复杂度与耦合度系统,难以用精确的物理与化学模型准确描述。通过空间填充设计采集训练数据集,采用GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)算法构建了柴油机有效燃油消耗率(BSFC)、NO_(x)... 柴油机作为一种多输入多输出的高复杂度与耦合度系统,难以用精确的物理与化学模型准确描述。通过空间填充设计采集训练数据集,采用GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)算法构建了柴油机有效燃油消耗率(BSFC)、NO_(x)和CO预测模型,并对模型进行了验证。结果表明:预测模型收敛速度较快;BSFC,NO_(x),CO拟合程度R^(2)分别为0.981,0.993,0.992;预测值平均相对误差为0.81%,3.68%,2.95%;模型生成的BSFC,NO_(x),CO响应与真实柴油机趋势具有一致性;预测模型有较高的精确度和稳定性。梯度提升决策树算法对柴油机建模有较高的适应度,能够有效解决多特征高维非线性柴油机系统问题,为柴油机性能预测建模提供了一种行之有效的方法。 展开更多

关键词 柴油机 性能预测 数学模型 梯度提升决策树 空间填充设计

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集成FM的短视频喜好率预测模型 被引量：5

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作者 王丽苗 许青林 +1 位作者 姜文超 符基高 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期118-122,共5页

短视频喜好率预测往往面临着用户及广告的数量巨大且训练数据集高维、稀疏等问题,从而导致预测准确度下降。针对这些问题提出了基于LDA-GBDT-FM的短视频喜好率预测模型,该模型利用隐狄利克雷分配模型(LDA)对原始数据集基于主题分割,利... 短视频喜好率预测往往面临着用户及广告的数量巨大且训练数据集高维、稀疏等问题,从而导致预测准确度下降。针对这些问题提出了基于LDA-GBDT-FM的短视频喜好率预测模型,该模型利用隐狄利克雷分配模型(LDA)对原始数据集基于主题分割,利用梯度提升决策树(GBDT)对不同主题的子训练集提取连续型特征的高影响力特征,将其与离散特征合并来训练因子分解机(FM)模型,最后有效组合子模型,进而预测短视频的喜好率。实验基于Bytedance公司的数据集,实验结果表明,提出的LDA-GBDT-FM模型相较于LDA-FM、FM和LR在预测指标上分别提高了3.0%、5.7%和8.5%。 展开更多

关键词 短视频广告 喜好率预测 主题模型 梯度提升决策树 因子分解机

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基于机器学习的建筑施工人员安全能力预测模型 被引量：2

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作者 赵伟 李书全 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期51-57,共7页

为探究建筑施工人员安全能力的作用机制和关键影响因素,以社会资本和行为动机理论为依据,建立基于组织网络和个体行为的多指标数据集;借鉴成熟量表构建安全能力指标体系,通过问卷调查向中国境内若干建筑工程项目的457名施工人员获取数据... 为探究建筑施工人员安全能力的作用机制和关键影响因素,以社会资本和行为动机理论为依据,建立基于组织网络和个体行为的多指标数据集;借鉴成熟量表构建安全能力指标体系,通过问卷调查向中国境内若干建筑工程项目的457名施工人员获取数据;采用基于熵权法与变异系数法的多指标综合评价法进行指标权重计算和筛选;采用梯度提升决策树(GBDT)等5种机器学习方法分别建立回归预测模型,利用网格搜索法进行超参数优化,以提升模型的预测能力。结果表明:集成学习方法优于传统机器学习方法,GBDT算法在所有方法中拟合性能最佳;权重优化后的数据集可在一定程度上提升模型的预测精度;施工人员的安全参与行为和组织中社会资本的结构与认知维度对其安全能力影响较大;此外,个体特征中的工作年限和教育水平也与安全能力存在一定相关性。 展开更多

关键词 机器学习 建筑施工人员 安全能力 预测模型 梯度提升决策树(gbdt)

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