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：2

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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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基于梯度提升树模型的坡耕地土壤水蚀模拟与分析 被引量：1

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作者 李潼亮 赵梓鉴 +5 位作者 李斌斌 张风宝 郭正 何琪琳 何庆 杨明义 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期54-63,共10页

[目的]针对黄土高原坡耕地土壤侵蚀过程复杂、人为干扰强烈且难以量化的特点,利用机器学习定量解析主要影响因素对坡耕地土壤水蚀的作用与贡献,模拟分析坡耕地土壤水蚀特征并探究其机理,为坡耕地土壤侵蚀的预报提供基础支撑。[方法]基... [目的]针对黄土高原坡耕地土壤侵蚀过程复杂、人为干扰强烈且难以量化的特点,利用机器学习定量解析主要影响因素对坡耕地土壤水蚀的作用与贡献,模拟分析坡耕地土壤水蚀特征并探究其机理,为坡耕地土壤侵蚀的预报提供基础支撑。[方法]基于黄土高原子洲试验站坡耕地小区1959—1969年产流产沙观测数据,精细化表征其影响因子,运用梯度提升树模型对侵蚀量和径流深的变化及其影响因素的贡献进行分析。[结果]数据集中次降雨侵蚀量(0~122.72 t/km^(2))、径流深(0.02~17.20 mm)、降雨历时(2~1410 min)及平均雨强(0.02~4.63 mm)属强变异,变异系数均>1,且多数变量呈右偏态;在相同训练集和测试集划分情况下,对侵蚀量模型预测精度(R^(2)=0.81)略优于径流深模型(R^(2)=0.80),但侵蚀量模型的层数(8层)大于径流深模型(5层),表明侵蚀机理相较径流机理更为复杂;通过梯度提升树模型与SHAP算法对自变量重要性进行排序发现,影响侵蚀模型与径流模型的自变量重要性不同。[结论]受特征提取的限制,在侵蚀量与径流深较小时预测结果不理想,未来研究应当通过引入更多自变量组合方式寻找更多相关变量以提高对侵蚀事件的预测。产流和产沙的主要影响因素存在差异,降水本身特征对产流过程起主要作用,侵蚀产沙过程中主要受到降水与地形相关自变量的共同影响。基于数据驱动,为揭示黄土高原坡耕地侵蚀机理提供参考,并为区域坡耕地土壤侵蚀防治提供科学依据。 展开更多

关键词 预报模型 梯度提升树模型 坡耕地 黄土坡面

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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

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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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基于机器学习的氢化丁腈橡胶力学性能预测模型

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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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基于混合模型的多类型机场航班过站时间预测

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作者 李国 王伟倩 曹卫东 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期633-640,F0003,共9页

为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。... 为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。引入自适应鲁棒损失函数(adaptive robust loss function,ARLF)改进LightGBM模型损失函数,降低航班数据中存在离群值的影响;通过改进的麻雀搜索算法对改进后的LightGBM模型进行参数寻优,形成混合LightGBM模型。采用全国2019年全年航班数据进行验证,实验结果验证了方法的可行性。 展开更多

关键词 多类型机场 航班过站时间预测 客流量差异 天气差异 混合轻量级梯度提升机算法模型 自适应鲁棒损失函数 离群值 麻雀搜索算法

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多种变量组合方案下的机器学习模型在PM_(2.5)浓度估算中的性能对比——以陕西关中地区为例

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作者 徐翠玲 胡雪 +2 位作者 袁兵 郭灿 赵丽华 《地球科学与环境学报》 北大核心 2025年第4期829-843,共15页

获取高分辨率、高精度连续PM_(2.5)浓度,有利于揭示空气质量分布规律,对环境治理、大气污染防治及经济的可持续发展具有重要意义。基于2020~2022年陕西关中地区PM_(2.5)地面监测数据、气溶胶光学厚度(AOD)数据、气象数据、地理数据和协... 获取高分辨率、高精度连续PM_(2.5)浓度,有利于揭示空气质量分布规律,对环境治理、大气污染防治及经济的可持续发展具有重要意义。基于2020~2022年陕西关中地区PM_(2.5)地面监测数据、气溶胶光学厚度(AOD)数据、气象数据、地理数据和协同监测污染物数据等,依据其性质进行分类,设计11种变量组合方案,分别构建随机森林(RF)模型、梯度提升树(GBT)模型和轻量梯度提升机(LightGBM)模型估算关中地区PM_(2.5)浓度,并对不同方案下的模型估算精度进行对比分析。结果表明:(1)3种模型在两两变量组合方案下的估算效果优于在单一变量组合方案下,在多变量组合方案下的估算效果则最优;(2)在同一方案下,LightGBM模型表现最佳,而且多变量组合方案下的LightGBM模型拟合结果在11种变量组合方案中是最优的,其决定系数(R2)为0.94,均方根误差(RMSE)为9.31μg·m-3,平均绝对误差(MAE)为6.27μg·m-3;(3)与ChinaHighPM_(2.5)数据集、VANPM_(2.5)数据集相比,多变量组合方案下的LightGBM模型估算结果不仅在空间分布上与两个数据集中同区域、同时期数据具有较高的一致性,而且在细节刻画和估算精度上更具优势,提升了精度与可靠性。 展开更多

关键词 大气环境 PM_(2.5)浓度 随机森林模型 梯度提升树模型 轻量梯度提升机模型 多变量组合 机器学习 陕西

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用于储量渗透率预测的高效梯度提升决策模型 被引量：2

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作者 谷宇峰 张道勇 +3 位作者 阮金凤 王琴 张晨朔 张臣 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第26期11064-11074,共11页

渗透率预测本质上属于拟合问题,因此可用拟合模型进行解决。机器学习模型是解决拟合问题的利器,其中LightGBM(light gradient boosting machine)表现出色,为此选用该模型进行预测。然而,LightGBM预测性能受自变量的数量和性质影响较大,... 渗透率预测本质上属于拟合问题,因此可用拟合模型进行解决。机器学习模型是解决拟合问题的利器,其中LightGBM(light gradient boosting machine)表现出色,为此选用该模型进行预测。然而,LightGBM预测性能受自变量的数量和性质影响较大,同时较多超参数的使用使其预测状态难以最优,为此采用MIV(mean impact value)算法和CD(coordinate descent)算法对模型进行改进。为验证提出模型的预测性能,以姬塬油田西部长8段致密砂岩储层为例进行研究。设计了三个实验分别对提出模型进行性能分析。根据实验结果发现MIV和CD的使用能提高LightGBM的预测性能,同时提出模型在预测上较常规混合机器学习模型表现更为高效。实验结果证明提出模型可在纯数据驱动下高效地预测渗透率,较经典物理模型更具有适用性和推广性。 展开更多

关键词 渗透率预测 机器学习模型 拟合分析 高效梯度提升决策模型 均值权重筛选算法 坐标下降算法 前馈神经网络模型 支持向量拟合模型

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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

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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：3

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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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结合修正后的全球生态系统动态调查冠层高度的森林地上生物量模型优化——以福建省为例 被引量：1

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作者 田国帅 周小成 +4 位作者 郝优壮 谭芳林 王永荣 吴善群 林华章 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第16期7264-7277,共14页

森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升... 森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升森林地上生物量估算效果,将最新星载激光雷达数据全球生态系统动态调查(GEDI)、Landsat以及Sentinel系列卫星等多源遥感数据进行集成和综合利用,通过Landsat影像计算的林龄对GEDI_V27冠层高度产品进行优化,结合优化后的MGEDI_V27冠层高度产品,建立传统遥感特征结合冠层高度的极端梯度提升模型(XGBoost)生物量反演模型,实现了福建省森林地上生物量的有效估算与制图。研究结果表明:(1)通过林龄优化后的GEDI冠层高度精度评价结果为R^(2)=0.67,RMSE=2.24m;(2)通过递归特征消除算法对三种森林类型进行特征优选,得到10个遥感特征,其中,三种森林类型最重要的遥感特征均为森林冠层高度,并且对比评价了在包含传统遥感特征因子的情况下有无冠层高度对于模型精度的影响,结果表明,在冠层高度因子参加特征构建时,森林AGB回归分析的精度明显提高,证实了冠层高度在生物量估算中具有显著的重要性;(3)研究得到的福建省森林AGB范围为0.001—363.331Mg/hm^(2),整体精度评价结果为R^(2)=0.75,RMSE=17.34Mg/hm^(2),2020年全省AGB总量为8.22亿Mg,平均值为101.24Mg/hm^(2)。通过优化GEDI中的森林冠层高度,并且结合传统遥感特征,可以实现对福建省森林地上生物量的精确估算和监测,研究成果有助于区域森林碳汇的评估。 展开更多

关键词 遥感 全球生态系统动态调查(GEDI) 冠层高度 森林类型 极端梯度提升模型(XGBoost)回归 森林地上生物量

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基于梯度提升算法的近地面臭氧浓度估算比较 被引量：9

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作者 梁晓霞 谢东海 +4 位作者 韩宗甫 宋世鹏 张欣欣 顾坚斌 余超 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期3886-3899,共14页

提出了一种基于梯度提升树优化的近地面O_(3)浓度时空分布估算模型.基于O_(3)地面观测站点数据、高分辨率大气成分卫星数据(TROPOMI、AIRS)、ERA5气象再分析资料、以及地表覆盖和地形数据,本文研究了京津冀地区近地面O_(3)与对流层O_(3... 提出了一种基于梯度提升树优化的近地面O_(3)浓度时空分布估算模型.基于O_(3)地面观测站点数据、高分辨率大气成分卫星数据(TROPOMI、AIRS)、ERA5气象再分析资料、以及地表覆盖和地形数据,本文研究了京津冀地区近地面O_(3)与对流层O_(3)及其前体物、气象因素、以及下垫面资料之间的相关关系,对比分析了不同梯度提升树算法模型(GBDT、XGBoost、LightGBM)的估算精度.结果表明,3种模型整体上均可对近地面O_(3)进行精确估算,GBDT、XGBoost、LightGBM的决定系数R^(2)分别为0.9489、0.9547、0.9495,均方根误差RMSE分别为13.85,13.26,13.76μg/m^(3),XGBoost模型的精度相对最高;通过采用过滤法、相关性分析法以及递归特征消除法筛选特征,对XGBoost估算模型进行了优化,在保证模型精度前提下,降低了特征复杂度,优化后模型估算精度可达到R^(2)=0.9549,估算速率提升了约17%,为区域尺度O_(3)浓度时空分布建模与估算提供了一个精细而高效的方法模型. 展开更多

关键词 近地面臭氧 对流层臭氧 梯度提升回归模型 卫星遥感 特征选择 时空分布

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基于集成学习的铁尾矿取代水泥的强度活性指数预测模型对比研究

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作者 金家胜 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第6期252-260,共9页

为准确预测铁尾矿取代水泥的强度活性指数(简称铁尾矿强度活性指数),基于试验数据,对不同集成学习方法建立的铁尾矿强度活性指数预测模型的预测性能进行评估,并与其他单一的机器学习预测模型进行对比。预测模型中所考虑的参数有水固比... 为准确预测铁尾矿取代水泥的强度活性指数(简称铁尾矿强度活性指数),基于试验数据,对不同集成学习方法建立的铁尾矿强度活性指数预测模型的预测性能进行评估,并与其他单一的机器学习预测模型进行对比。预测模型中所考虑的参数有水固比、颗粒尺寸、二氧化硅含量、氧化铁含量、氧化镁含量、氧化铝含量、氧化钙含量、三氧化硫含量、其他化学成分含量和铁尾矿掺量。结果表明:集成学习方法中,极端梯度提升模型的预测性能及精度最好,其次是直方图梯度提升模型、梯度提升模型,均要优于单一的机器学习模型(支持向量机模型和线性回归模型)。随机森林模型的预测精度优于线性回归模型,但稍逊于支持向量机模型。在实际应用过程中,可尽量选择含有三氧化硫、氧化铝、氧化镁和氧化铁的铁尾矿,因为相比其他物质,含有此类物质的铁尾矿有益于取代水泥,从而增加铁尾矿的强度活性指数。研究可为铁尾矿在基于水泥基材料领域的应用奠定基础。 展开更多

关键词 铁尾矿 强度活性指数 集成学习 铁尾矿掺量 梯度提升模型

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核电厂反应堆冷却剂系统故障诊断模型

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作者 戴滔 隋阳 郑梦琰 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第35期15042-15047,共6页

针对传统的基于数据驱动的故障诊断方法难以精准诊断核电厂反应堆冷却剂系统(reactor coolant system,RCS)故障这一问题,建立了一种核电厂RCS故障诊断模型。首先,应用基于交叉验证的递归特征消除算法(feature elimination with cross-va... 针对传统的基于数据驱动的故障诊断方法难以精准诊断核电厂反应堆冷却剂系统(reactor coolant system,RCS)故障这一问题,建立了一种核电厂RCS故障诊断模型。首先,应用基于交叉验证的递归特征消除算法(feature elimination with cross-validation,RFECV)选择模型的输入特征;然后,应用改进的鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)优化XGBoost模型的超参数;最后,在上述基础上,应用XGBoost模型,建立RCS故障诊断模型。应用所建立的模型对冷却水丧失(loss of coolant accident,LOCA)、主泵卡轴(main pump trip,MPT)和蒸汽发生器管道破裂(steam generator tube rupture,SGTR)事故进行诊断,并将其与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的准确性。模型的诊断结果能够为保障核反应堆的安全稳定运行,杜绝核安全事故的发生提供重要参考。 展开更多

关键词 反应堆冷却剂系统(RCS) 故障诊断 鲸鱼优化算法 极端梯度提升模型

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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：2

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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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基于机器学习的Budyko框架流域时变特征参数估计

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作者 薛联青 陈雨欣 +1 位作者 刘远洪 杨明杰 《水资源保护》 北大核心 2025年第4期10-18,41,共10页

为分析黄河中游Budyko框架流域特征参数的时空变化,并捕捉不同因素对流域特征参数的影响,基于黄河中游8个子流域的径流、气象和人类活动数据,分区构建多元线性回归(MLR)、梯度提升(GB)和随机森林(RF)模型,对傅抱璞方程中的流域特征参数... 为分析黄河中游Budyko框架流域特征参数的时空变化,并捕捉不同因素对流域特征参数的影响,基于黄河中游8个子流域的径流、气象和人类活动数据,分区构建多元线性回归(MLR)、梯度提升(GB)和随机森林(RF)模型,对傅抱璞方程中的流域特征参数ω进行模拟。通过交叉验证选择表现最优的模型,识别对ω影响显著的主要控制因素,并进一步将最优模型纳入水热耦合平衡方程,构建时变Budyko框架,量化气候变化和下垫面变化对径流的贡献率。结果表明:3种模型中,RF模型在模拟ω时优于MLR和GB模型;1980—2019年各子流域ω值均呈增大趋势,ω主要受不透水面面积、人口和地区生产总值等人类活动因素的控制,在气候因素中潜在蒸散发是重要的控制因素;下垫面变化是黄河中游大多数子流域径流变化的主要驱动因素,然而气候变化对沁河子流域的影响略强于下垫面变化。 展开更多

关键词 Budyko框架 流域特征参数 多元线性回归模型 梯度提升模型 随机森林模型 黄河中游

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基于XGBoost和SHAP的海滩波浪爬高预测研究 被引量：1

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作者 张建 丁佩 +1 位作者 刘楷操 路川藤 《海洋预报》 北大核心 2025年第2期1-8,共8页

海滩波浪爬高预测是海岸侵蚀防护和防灾减灾的关键技术支撑。针对现有经验公式在精确度、泛化性等方面的不足,将极限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高预测中,利用1400多个来自实验室和现场观测的海滩波浪爬高数据,通过贝叶斯优化进行... 海滩波浪爬高预测是海岸侵蚀防护和防灾减灾的关键技术支撑。针对现有经验公式在精确度、泛化性等方面的不足,将极限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高预测中,利用1400多个来自实验室和现场观测的海滩波浪爬高数据,通过贝叶斯优化进行超参数调整,建立基于XGBoost的海滩波浪爬高预测模型。此外,还将可解释机器学习框架SHAP与XGBoost模型结合,以挖掘波浪爬高预测结果的关键特征。评估结果表明:XGBoost模型的决定系数为0.957,均方根误差为0.384 m,显著优于其他经验公式,整体预测可靠稳定;SHAP分析也表明XGBoost模型的预测趋势符合真实走向,且Iribarren数在海滩波浪爬高预测中起着关键作用。 展开更多

关键词 机器学习 波浪爬高 极限梯度提升模型 贝叶斯优化 可解释机器学习框架

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考虑出行目的差异的建成环境对老年人步行时间非线性影响

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作者 朱震军 韩吉 +3 位作者 唐超 过秀成 焦振宇 张芮嘉 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期91-98,共8页

为研究不同出行目的下建成环境对老年人步行时间的影响差异,采用2021年汕头市居民出行调查数据,构建极端梯度提升模型(XGBoost)分析建成环境对老年人步行时间的非线性关系,结合SHAP算法输出变量相对重要度和总体可解释性。研究结果表明... 为研究不同出行目的下建成环境对老年人步行时间的影响差异,采用2021年汕头市居民出行调查数据,构建极端梯度提升模型(XGBoost)分析建成环境对老年人步行时间的非线性关系,结合SHAP算法输出变量相对重要度和总体可解释性。研究结果表明:划分出行目的后模型的拟合优度更高。生存性出行时家庭自行车数量的重要度显著提高,而小汽车数量重要度下降;生活性出行时归一化植被系数(NDVI)重要度最高,此时其他建成环境变量重要度均提升;公交站点数量和土地利用混合度与老年人步行时间存在“V”形关系,其有效影响范围分别为[5,13)和(0.40,0.80),公交站点数大于10和土地利用混合度大于0.70均可促进老年人步行时间;交叉口数量和NDVI总体上具有显著正向影响,但NDVI表现出阈值效应,其对应阈值为0.33。研究结果可为社区建成环境适老化改善和老年人交通政策制定提供理论依据。 展开更多

关键词 交通运输工程 老年人 出行目的 建成环境 非线性 极端梯度提升模型

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不同出行目的下城市建成环境对自行车出行时间的影响

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作者 朱震军 张芮嘉 +2 位作者 韩吉 唐超 过秀成 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期88-95,共8页

出行时间是居民选择出行方式的重要因素,为探究不同出行目的下城市建成环境对自行车出行时间影响差异性,基于汕头市居民出行调查数据、路网数据、兴趣点等多源数据,运用极端梯度提升模型和SHAP算法,分析建成环境对通勤与非通勤自行车出... 出行时间是居民选择出行方式的重要因素,为探究不同出行目的下城市建成环境对自行车出行时间影响差异性,基于汕头市居民出行调查数据、路网数据、兴趣点等多源数据,运用极端梯度提升模型和SHAP算法,分析建成环境对通勤与非通勤自行车出行时间的影响。研究表明:极端梯度提升模型拟合效果优于多元线性回归模型;建成环境变量对通勤与非通勤自行车出行时间的重要度不同,且存在非线性影响;人口密度对通勤自行车出行时间的重要度最高,归一化植被系数(NDVI)对非通勤自行车出行时间的重要度最高;人口密度对两类自行车出行时间的影响呈“V”形,公交站点密度和路网密度则呈倒“V”形;NDVI、办公设施数量与土地利用混合度对两类自行车出行时间的影响相反。 展开更多

关键词 交通运输工程 不同出行目的 城市建成环境 自行车出行时间 非线性影响 极端梯度提升模型

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城市建成环境与轨道交通车站组团客流关系研究

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作者 刘军 罗维嘉 许心越 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期1-10,共10页

准确刻画建成环境与城市轨道交通客流间的作用关系是掌握客流需求的重要前提。针对站间OD研究数据不完备、多维稀疏的问题,提出一种基于车站组团的建成环境与客流间映射关系研究方法,以实现组团OD的精准分析。首先,基于自然地理特性“... 准确刻画建成环境与城市轨道交通客流间的作用关系是掌握客流需求的重要前提。针对站间OD研究数据不完备、多维稀疏的问题,提出一种基于车站组团的建成环境与客流间映射关系研究方法,以实现组团OD的精准分析。首先,基于自然地理特性“以团代点”,考虑客流去向特征,计算团间相似度,形成两层的组团划分方法,解决数据稀疏的问题;其次,从O/D组团的吸引能力、OD可达性特征两个维度构造建成环境指标体系及建成环境描述方法;然后,提出一种基于梯度提升回归树(GBDT)模型的刻画建成环境特征和客流之间关系的方法,分析单因素对于客流的影响强度及阈值;最后,以北京地铁为例验证。结果表明:建成环境与轨道交通车站组团间客流存在时空异质性、非线性特征及阈值效应;组团的研究视角有效解决了数据稀疏的问题;OD阻抗特征是影响客流的首要特征,解释度高达38.40%;人口经济特征是次要影响因素,且存在显著的阈值效应。因此,在城市轨道交通规划的过程中,首先要着重关注网络拓扑,优化交通可达性,进而深入考量区域经济活动的影响。研究结果为轨道交通规划者提供定量的分析工具,可以帮助规划者确定建成环境指标的有效范围、调整空间,为提升轨道交通运营效能提供参考。 展开更多

关键词 城市轨道交通 建成环境 梯度提升回归树模型 组团OD客流 非线性关系

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基于XGBoost的滑坡风险分析

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作者 侯程迅 胡金其 《农业灾害研究》 2025年第3期305-307,310,共4页

滑坡灾害形成机理十分复杂,滑坡的预测仍然面临巨大挑战。基于GIS与机器学习相结合的山体滑坡风险分析方法,通过多源渠道获取历史滑坡点数据,采集安化县、赫山区、桃江县3个区域的16类山体滑坡影响因子,并建立滑坡数据集。利用XGBoost... 滑坡灾害形成机理十分复杂,滑坡的预测仍然面临巨大挑战。基于GIS与机器学习相结合的山体滑坡风险分析方法,通过多源渠道获取历史滑坡点数据,采集安化县、赫山区、桃江县3个区域的16类山体滑坡影响因子,并建立滑坡数据集。利用XGBoost算法对山体滑坡影响的因素进行权重分析,发现构建的基于加权信息熵滑坡风险区划图的分级结果更符合灾害点实际分布特征,具有合理性、可靠性,可为研究区域的滑坡预测预警和土地利用规划提供支撑。 展开更多

关键词 滑坡易感性分析 GIS 极限梯度提升模型 机器学习

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