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基于RF-GBDT的无人机空对地信道参数预测算法: 1; 作者苏覃江虹汪文斌《火力与指挥控制》北大核心 2025年第3期26-33,40,共9页; 针对经验模型实用性低,传统射线跟踪算法复杂度高、仿真效率低的问题,提出一种基于随机森林(RF)-梯度提升(GBDT)的无人机(UAV)空对地信道参数预测算法。RF-GBDT算法通过采用集成学习思想,构建多个模块,考虑收发机位置、发射频率与建筑... 展开更多; 关键词射线跟踪 UAV 空对地信道参数预测 rf-gbdt 集成学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于3种算法的海南州泥石流易发性预测及致灾因子研究: 2; 作者胡少伟郭要辉 +3 位作者叶宇霄廖一张志伟李亮《人民黄河》北大核心 2025年第7期13-19,共7页; 为筛选诱发泥石流的致灾因子,评估RF、GBDT、XGBoost三种机器学习算法对泥石流易发性进行预测的性能,给泥石流多发区地质灾害预测及防灾减灾工作提供参考,以青海省海南藏族自治州为研究区,基于历史泥石流灾害数据,依据初选的17个影响因... 展开更多; 关键词泥石流致灾因子易发性预测 RF算法 GBDT算法 XGBoost算法海南藏族自治州; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 3; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的网页暗链检测方法被引量：20: 4; 作者周文怡顾徐波 +1 位作者施勇薛质《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期22-27,共6页; 在大数据时代下,传统暗链检测技术无法在海量网页中快速准确地识别出遭遇"暗链攻击"的网站。为此,提出一种引入机器学习的方法研究网页的暗链检测。该方法结合暗链的域名、相关文本及隐藏结构3种特征,分别采用分类与回归树、... 展开更多; 关键词暗链特征提取交叉验证分类与回归树随机森林梯度提升决策树; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CPSO-XGboost的个人信用评估被引量：16: 5; 作者王名豪梁雪春《计算机工程与设计》北大核心 2019年第7期1891-1895,共5页; 在大数据时代的背景下,个人信用数据指标日益繁杂。为降低个人信用数据冗余性,使用基于随机森林与梯度提升决策树组合的特征选取方法;提出混沌粒子群算法优化XGboost信用评估模型参数,提高个人信用评估准确性。实例分析结果表明,CPSO-XG... 展开更多; 关键词个人信用评估极端梯度提升树混沌粒子群特征选择随机森林梯度提升决策树; 在线阅读下载PDF 职称材料

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：32: 6; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于大流量止回阀实验系统的快速预测模型被引量：3: 7; 作者王江坤赵晶 +3 位作者查洒洒王剑曲洺剑张俊飞《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期659-665,共7页; 针对传感器在数据获取中的局限性和无法用于对实验系统进行全面的数据收集问题,对大流量止回阀实验系统的快速预测模型技术进行了研究,建立了实验系统的快速预测模型,进行了快速预测模型的结果分析。首先,搭建了实体模型,根据大流量止... 展开更多; 关键词大流量旋启式止回阀单向阀随机森林算法响应时间深度神经网络梯度提升树决定系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RF-GBDT的无人机空对地信道参数预测算法: 1; 作者苏覃江虹汪文斌; 机构西南科技大学信息工程学院; 出处《火力与指挥控制》北大核心 2025年第3期26-33,40,共9页; 基金国家自然科学基金(61771410) 四川省科技厅基金资助项目(2023NSFSC1373)。; 文摘针对经验模型实用性低,传统射线跟踪算法复杂度高、仿真效率低的问题,提出一种基于随机森林(RF)-梯度提升(GBDT)的无人机(UAV)空对地信道参数预测算法。RF-GBDT算法通过采用集成学习思想,构建多个模块,考虑收发机位置、发射频率与建筑物覆盖率,引入残差序列进行模型训练与超参数优化,以实现高效、准确及高泛化性的信道参数预测。实验结果表明,与传统RF模型和GBDT模型相比,RF-GBDT模型具有更小的时间复杂度、更高的预测精度、更快的收敛速度、更低的收敛误差,RF-GBDT模型预测RMSE至少降低了21.8%,收敛RMSE至少降低了27.6%,有利于通信系统的设计、部署与优化。; 关键词射线跟踪 UAV 空对地信道参数预测 rf-gbdt 集成学习; Keywords ray tracing UAV prediction of air-to-ground channel parameters rf-gbdt integrated learning; 分类号 E96 [军事—军事通信学] TN911 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于3种算法的海南州泥石流易发性预测及致灾因子研究: 2; 作者胡少伟郭要辉叶宇霄廖一张志伟李亮; 机构郑州大学水利与交通学院重庆大学土木工程学院; 出处《人民黄河》北大核心 2025年第7期13-19,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2022YFC3004401) 国家自然科学基金重点项目(52130901) 河南省自然科学基金资助项目(232300421003)。; 文摘为筛选诱发泥石流的致灾因子,评估RF、GBDT、XGBoost三种机器学习算法对泥石流易发性进行预测的性能,给泥石流多发区地质灾害预测及防灾减灾工作提供参考,以青海省海南藏族自治州为研究区,基于历史泥石流灾害数据,依据初选的17个影响因子与泥石流灾害的皮尔逊相关系数筛选诱发泥石流发生的致灾因子,对筛余致灾因子进行分级并设置8种致灾因子组合,采用RF、GBDT、XGBoost三种机器学习算法对泥石流易发性进行预测,采用准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC等指标评价预测效果。结果表明:1)与河道距离、高程、土壤可蚀性、地形湿度指数、年降雨量、归一化植被指数、高程变异系数、岩性、地形粗糙度、剖面曲率、曲率、坡度、高程变异系数、坡向是研究区诱发泥石流的致灾因子,其中高程、与河道距离、土壤可蚀性、地形湿度指数、年降雨量、归一化植被指数为主要致灾因子;2)采用RF、XGBD、XGBoost三种机器学习算法对泥石流易发性进行预测时,基于致灾因子组合C7(该组合不考虑坡向)的预测效果最佳,基于致灾因子组合C5(该组合不考虑曲率、高程变异系数、坡向)和C8(该组合考虑所有致灾因子)的预测效果也较好;3)基于致灾因子组合C7进行泥石流易发性预测时,3种算法的优劣排序为XGBoost、GB⁃DT、RF。; 关键词泥石流致灾因子易发性预测 RF算法 GBDT算法 XGBoost算法海南藏族自治州; Keywords debris flow disaster⁃causing factors susceptibility prediction RF algorithm GBDT algorithm XGBoost algorithm Hainan Tibetan Autonomous Prefecture; 分类号 P642.22 [天文地球—工程地质学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GBDT算法的参考作物蒸散量模型在江苏省的预测被引量：14: 3; 作者张薇韦群吴天傲林洁邵光成丁鸣鸣; 机构河海大学农业科学与工程学院南京市浦口区水务局南京市江宁区水务局南京市水务局; 出处《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期1169-1180,共12页; 基金国家自然科学基金项目(51879072) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJKY19_0523) +1 种基金江苏省水利科技项目(2015087)。; 文摘选取江苏省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。; 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; Keywords reference crop evapotranspiration gradient boosting decision tree(GBDT)algorithm random forest(RF)algorithm portability analysis sensitivity analysis; 分类号 S16 [农业科学—农业气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的网页暗链检测方法被引量：20: 4; 作者周文怡顾徐波施勇薛质; 机构上海交通大学网络空间安全学院上海交通大学机械与动力工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期22-27,共6页; 基金国家自然科学基金重点项目(61332010); 文摘在大数据时代下,传统暗链检测技术无法在海量网页中快速准确地识别出遭遇"暗链攻击"的网站。为此,提出一种引入机器学习的方法研究网页的暗链检测。该方法结合暗链的域名、相关文本及隐藏结构3种特征,分别采用分类与回归树、梯度提升决策树及随机森林3种算法来构建检测模型并对比其的性能。实验结果表明,该方法具有较高的准确性和可靠性,其中随机森林构建的检测模型分类准确率可以达到0. 984。; 关键词暗链特征提取交叉验证分类与回归树随机森林梯度提升决策树; Keywords hidden hyperlink feature extraction cross validation Classification and Regression Tree(CART) Random Forest(RF) Gradient Boosted Decision Tree(GBDT); 分类号 TP309.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CPSO-XGboost的个人信用评估被引量：16: 5; 作者王名豪梁雪春; 机构南京工业大学电气工程与控制科学学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2019年第7期1891-1895,共5页; 基金国家自然科学基金项目(71571092); 文摘在大数据时代的背景下,个人信用数据指标日益繁杂。为降低个人信用数据冗余性,使用基于随机森林与梯度提升决策树组合的特征选取方法;提出混沌粒子群算法优化XGboost信用评估模型参数,提高个人信用评估准确性。实例分析结果表明,CPSO-XGboost相比XGboost、Logistic和SVM在个人信用评估中具有更高的稳定性和准确性。; 关键词个人信用评估极端梯度提升树混沌粒子群特征选择随机森林梯度提升决策树; Keywords personal credit evaluation XGboost CPSO feature selection RF GBDT; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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：32: 6; 作者郭衍昊窦杰向子林马豪董傲男罗万祺; 机构中国地质大学(武汉)湖北巴东地质灾害国家野外科学观测研究站; 出处《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期251-265,共15页; 基金国家自然科学基金重大项目课题(42090054) 湖北省创新群体项目(2022CFA002)。; 文摘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。; 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; Keywords random forest(RF) gradient boosting decision tree(GBDT) machine learning frequency ratio(FR) sampling strategy coseismic landslide landslide susceptibility mapping; 分类号 P642.22 [天文地球—工程地质学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于大流量止回阀实验系统的快速预测模型被引量：3: 7; 作者王江坤赵晶查洒洒王剑曲洺剑张俊飞; 机构沈阳工业大学机械工程学院沈阳盛世五寰科技有限公司辽宁五寰特种材料与智能装备产业技术研究院; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期659-665,共7页; 基金辽宁省海洋经济发展项目(2022-47-1-09)。; 文摘针对传感器在数据获取中的局限性和无法用于对实验系统进行全面的数据收集问题,对大流量止回阀实验系统的快速预测模型技术进行了研究,建立了实验系统的快速预测模型,进行了快速预测模型的结果分析。首先,搭建了实体模型,根据大流量止回阀实验系统的结构,结合实验系统的工作原理对其进行了简化,并进行了有限元分析;然后,利用快速预测模型的关键技术构建了实验系统数据库,进行了实验系统的样本采集;通过比对不同机器学习算法的预测准确率,选择了随机森林算法,并建立了实验系统内压与应力应变的关系;最后,进行了快速预测模型的结果分析,并完成了实验系统整体预测实验和实验系统部件单独预测实验。研究结果表明:采用随机森林(RF)算法建立的快速预测模型,拟合优度(R 2)达到了0.99,相较于深度神经网络(DNN)算法和梯度提升树(GBDT)算法,拟合优度(R 2)提高了68.97%和51.47%。实验系统整体预测与实验系统部件单独预测的对比试验结果表明:整体预测模型的预测速度更快,且精度可以达到97.43%。; 关键词大流量旋启式止回阀单向阀随机森林算法响应时间深度神经网络梯度提升树决定系数; Keywords large flow swing check valve non-return valve random forest(RF)algorithm response time deep neural network(DNN) gradient boosting tree(GBDT) coefficient of determination(R2); 分类号 TH137.52 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于RF-GBDT的无人机空对地信道参数预测算法	苏覃江虹汪文斌	《火力与指挥控制》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于3种算法的海南州泥石流易发性预测及致灾因子研究	胡少伟郭要辉叶宇霄廖一张志伟李亮	《人民黄河》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于GBDT算法的参考作物蒸散量模型在江苏省的预测	张薇韦群吴天傲林洁邵光成丁鸣鸣	《江苏农业学报》 CSCD 北大核心	2020	14	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于机器学习的网页暗链检测方法	周文怡顾徐波施勇薛质	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2018	20	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于CPSO-XGboost的个人信用评估	王名豪梁雪春	《计算机工程与设计》北大核心	2019	16	在线阅读下载PDF 职称材料
6	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	郭衍昊窦杰向子林马豪董傲男罗万祺	《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心	2024	32	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于大流量止回阀实验系统的快速预测模型	王江坤赵晶查洒洒王剑曲洺剑张俊飞	《机电工程》 CAS 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料