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基于XGBoost优化算法的储粮温度预测研究
被引量：
7
1
作者
郭利进
王永旭
《粮食与油脂》
北大核心
2022年第11期78-82,共5页
为解决传统粮仓储粮温度预测模型的预测精度低、输入变量多的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、贝叶斯算法和XGBoost的组合预测模型。通过主成分分析法提取粮仓中影响粮温的主要因素,降低模型输入向量维数,利用贝叶斯算法对XGBoost超...
为解决传统粮仓储粮温度预测模型的预测精度低、输入变量多的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、贝叶斯算法和XGBoost的组合预测模型。通过主成分分析法提取粮仓中影响粮温的主要因素,降低模型输入向量维数,利用贝叶斯算法对XGBoost超参数进行组合优化,以获取最优参数组合,建立粮温预测模型。结果表明,该模型预测误差小、精度高,可为粮仓的温度调控管理提供决策依据。
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关键词
XGBoost
主成分分析
贝叶斯算法
粮温预测模型
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职称材料
题名
基于XGBoost优化算法的储粮温度预测研究
被引量：
7
1
作者
郭利进
王永旭
机构
天津工业大学电气工程与自动化学院
出处
《粮食与油脂》
北大核心
2022年第11期78-82,共5页
文摘
为解决传统粮仓储粮温度预测模型的预测精度低、输入变量多的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、贝叶斯算法和XGBoost的组合预测模型。通过主成分分析法提取粮仓中影响粮温的主要因素,降低模型输入向量维数,利用贝叶斯算法对XGBoost超参数进行组合优化,以获取最优参数组合,建立粮温预测模型。结果表明,该模型预测误差小、精度高,可为粮仓的温度调控管理提供决策依据。
关键词
XGBoost
主成分分析
贝叶斯算法
粮温预测模型
Keywords
XGBoost
PCA
bayesian algorithm
grain temperature prediction model
分类号
TS205 [轻工技术与工程—食品科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于XGBoost优化算法的储粮温度预测研究
郭利进
王永旭
《粮食与油脂》
北大核心
2022
7
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