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基于XGBoost模型的复杂装配线生产节拍快速预测方法
1
作者 唐文斌 董晓赛 +1 位作者 荣玉祥 李亚东 《现代制造工程》 北大核心 2025年第8期124-133,共10页
针对复杂装配线资源配置频繁扰动而引起的生产节拍评估需求,建立基于XGBoost模型的复杂装配线生产节拍快速预测方法。在仿真数据样本获取的基础上,将处理好的数据集输入XGBoost模型进行训练,利用XGBoost模型内置的特征重要性进行特征选... 针对复杂装配线资源配置频繁扰动而引起的生产节拍评估需求,建立基于XGBoost模型的复杂装配线生产节拍快速预测方法。在仿真数据样本获取的基础上,将处理好的数据集输入XGBoost模型进行训练,利用XGBoost模型内置的特征重要性进行特征选择,完成数据降维;采用贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)算法对XGBoost模型的超参数进行优化,将优化后的超参数赋给XGBoost模型进行生产节拍的预测,提升模型的性能表现。以某型飞机装配线为例,对所提方法进行了验证,在模型优选方面,相比基于贝叶斯优化的LSBoost模型和随机森林(Random Forest,RF)模型,BO-XGBoost模型均展现出了更优越的性能;在超参数优化方面,相比基于传统遗传算法优化的XGBoost模型,BO-XGBoost模型测试集的相关系数R^(2)=0.944,均方根误差为1.71,能够精确地预测生产节拍,从而提升系统实时分析、动态优化与决策能力。 展开更多
关键词 生产节拍 贝叶斯优化 性能预测 xgboost模型 机器学习
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基于XGBoost模型的城市建成环境对网约车碳排放影响
2
作者 尹超英 葛耀霞 +2 位作者 陈文栋 王晓全 邵春福 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第2期86-94,共9页
为探究建成环境与网约车碳排放之间的互动关系,以南京市网约车订单运营数据为基础,从人口数量、土地利用、距市中心距离及房价等方面刻画建成环境指标,建立将出行起终点建成环境因素同时考虑在内的极端梯度提升树模型(Extreme Gradient ... 为探究建成环境与网约车碳排放之间的互动关系,以南京市网约车订单运营数据为基础,从人口数量、土地利用、距市中心距离及房价等方面刻画建成环境指标,建立将出行起终点建成环境因素同时考虑在内的极端梯度提升树模型(Extreme Gradient Boosting, XGBoost),识别影响网约车碳排放的关键因素,揭示二者之间非线性影响与变量交互效应.同时,将模型回归结果与传统的梯度提升决策树模型(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)进行对比,进而验证该模型在拟合回归上的优势.研究结果表明:XGBoost模型拟合效果优于GBDT模型,其决定系数、平均绝对误差、均方根误差分别为0.541、0.364、0.275;网约车出行起终点距市中心距离变量贡献度较大,分别为20.544%和29.127%;起终点距地铁站点距离对网约车碳排放量的反馈机制相反,表明距地铁站点距离对碳排放影响存在非对称性;起终点距市中心距离与网约车碳排放非线性关系均呈现U型分布,在7 km和20 km处具有显著阈值效应;起点距市中心距离与起点道路密度等变量对网约车碳排放存在明显的交互作用. 展开更多
关键词 城市交通 非线性作用 xgboost模型 网约车碳排放 建成环境
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基于XGBoost模型和立体时空网络的空铁联运方案优化研究
3
作者 白广栋 翁湦元 +2 位作者 朱建军 赵楠 王婧怡 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第10期125-132,141,共9页
空铁联运越来越受到旅客欢迎,空铁联运智能化方案推荐能够进一步满足旅客出行需求。研究提出一种基于XGBoost算法和立体时空网络的空铁联运方案推荐方法,分成整体方案推荐和具体方案推荐两阶段,联合实现空铁联运方案推荐。在整体方案推... 空铁联运越来越受到旅客欢迎,空铁联运智能化方案推荐能够进一步满足旅客出行需求。研究提出一种基于XGBoost算法和立体时空网络的空铁联运方案推荐方法,分成整体方案推荐和具体方案推荐两阶段,联合实现空铁联运方案推荐。在整体方案推荐阶段,首次实现了空铁联运运输方式的预测,并与空铁联运中转城市的预测巧妙结合,得到一个拟合效果好、准确率高的模型,在测试集合上准确率达到89.23%;空铁联运运输方式的预测,丰富了空铁联运方案推荐领域的研究方向。在具体方案推荐阶段,构建了一种考虑时间因素的立体时空网络,能够提供大量、准确、实时的信息,便于网络上的准确搜索和推荐策略的丰富设计;立体时空网络的实现,为空铁联运网络的研究增加了新的角度。 展开更多
关键词 空铁联运 机器学习 xgboost模型 中转城市推荐 运输方式推荐 立体时空网络
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基于XGBoost模型的炼油厂氢气网络动态多输出预测模型 被引量：2
4
作者 王宁 曹萃文 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期77-83,共7页
对基于XGBoost模型的炼油厂氢气网络动态多输出预测模型进行了研究,用最小新氢消耗量和最小氢气剩余量两种指标的动态数据进行氢气网络动态多输出预测,对模型性能进行了评估,并与反向传播(BP)神经网络模型的预测结果进行了比较,得到了... 对基于XGBoost模型的炼油厂氢气网络动态多输出预测模型进行了研究,用最小新氢消耗量和最小氢气剩余量两种指标的动态数据进行氢气网络动态多输出预测,对模型性能进行了评估,并与反向传播(BP)神经网络模型的预测结果进行了比较,得到了很好的预测效果,最后分析了5类操作参数特征对输出指标的影响。 展开更多
关键词 氢气网络 xgboost模型 预测 最小新氢消耗量 最小氢气剩余量
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基于Prophet-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测 被引量：7
5
作者 鲁铁定 李祯 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第9期898-903,共6页
针对GNSS时间序列非平稳性和非线性等特点,通过分析XGBoost模型与Prophet模型的适用性与特点,构建Prophet-XGBoost预测模型。该模型先通过Prophet模型对GNSS原始时间序列进行分解,然后通过XGBoost模型进行分部预测,等权相加得到预测结... 针对GNSS时间序列非平稳性和非线性等特点,通过分析XGBoost模型与Prophet模型的适用性与特点,构建Prophet-XGBoost预测模型。该模型先通过Prophet模型对GNSS原始时间序列进行分解,然后通过XGBoost模型进行分部预测,等权相加得到预测结果。实验选用ALGO、ALRT、BRST三个IGS站U分量日坐标时间序列数据,采用MAE和RMSE作为评价指标。结果表明,与单一的XGBoost模型和Prophet模型相比,Prophet-XGBoost模型的MAE和RMSE值均得到一定程度优化,说明该模型具备有效性,可用于GNSS时间序列预测。 展开更多
关键词 xgboost模型 Prophet模型 时间序列 预测
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基于MC-XGBoost模型的航空发动机振动特性预测 被引量：2
6
作者 梅潇 池华山 +2 位作者 岳聪 范建瑜 刘宗沁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第16期271-277,共7页
为探索航空发动机高压转子组件的装配参数对整机振动响应的影响,通过不平衡响应振动方程描述了装配阶段几何偏差和不平衡偏差与振型的机理关系,提出一种基于最大相关性(maximum correlation,MC)系数与极端梯度提升(XGBoost)的改进模型,M... 为探索航空发动机高压转子组件的装配参数对整机振动响应的影响,通过不平衡响应振动方程描述了装配阶段几何偏差和不平衡偏差与振型的机理关系,提出一种基于最大相关性(maximum correlation,MC)系数与极端梯度提升(XGBoost)的改进模型,MC-XGBoost预测模型。通过MC系数筛选影响振动性能的关键参数,即最相关的几何/不平衡装配参数;代入XGBoost模型进行振动特性预测。利用试验数据对预测模型进行验证,结果表明所提出的MC-XGBoost预测模型相比于RF、GBDT算法模型,具有更高的预测精度,能够为航空发动机面向装配质量的振动特性评估提供一种有效的评价方法。 展开更多
关键词 高压转子 装配质量 振动特性 最大相关性(MC)系数 xgboost模型
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基于XGBoost模型的降雨诱发阶跃型滑坡位移预测 被引量：9
7
作者 黄智杰 沈佳 +2 位作者 简文彬 樊秀峰 聂闻 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期217-226,共10页
滑坡位移预测一直是滑坡研究的热点之一。近年来,随着计算机科学的发展,越来越多的人工智能技术模型被用于滑坡位移的预测。相较于常用的如LSTM神经网络等机器学习模型,集成算法中的XGBoost模型在滑坡位移预测领域尚不多见。由于其在滑... 滑坡位移预测一直是滑坡研究的热点之一。近年来,随着计算机科学的发展,越来越多的人工智能技术模型被用于滑坡位移的预测。相较于常用的如LSTM神经网络等机器学习模型,集成算法中的XGBoost模型在滑坡位移预测领域尚不多见。由于其在滑坡位移预测中具有预测精度更高、运行速度更快等优点,目前在学术界已成为研究的热点领域。文中以泉州市安溪县尧山村滑坡地灾点监测数据为例,运用Python搭建XGBoost模型,并通过最大信息系数的比较来选定与位移高度相关的特征,输入至模型中对滑坡位移进行预测。结果表明,XGBoost模型因其在目标函数中引入正则项来控制模型过拟合、模型数据集划分采用前向验证方式等优点,相较于大多数机器学习模型,能更加准确地预测降雨诱发阶跃型滑坡位移。该模型对此类滑坡的位移预测及早期监测预警具有重要参考意义。 展开更多
关键词 机器学习 xgboost模型 最大信息系数 阶跃型滑坡 位移预测
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利用高分一号卫星与XGBoost模型的水体总氮和总磷监测技术 被引量：11
8
作者 赵力 卢修元 +1 位作者 谭海 马天浩 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第2期96-103,共8页
针对采用遥感技术监测氮、磷研究中反演模型精度不够高、小尺度水体研究受限于数据源分辨率的问题,提出了一种结合高分一号影像和XGBoost模型的水体总氮、总磷浓度反演技术。文章使用高分一号影像,以农业生产水汇集的白水湖水库为研究区... 针对采用遥感技术监测氮、磷研究中反演模型精度不够高、小尺度水体研究受限于数据源分辨率的问题,提出了一种结合高分一号影像和XGBoost模型的水体总氮、总磷浓度反演技术。文章使用高分一号影像,以农业生产水汇集的白水湖水库为研究区,采用XGBoost模型反演水体总氮和总磷,并与BP神经网络模型和数学统计模型的反演结果进行比较。结果显示,XGBoost模型的反演精度最高,总氮、总磷模型的决定系数R 2分别为0.835和0.897,与BP神经网络相比分别提高了4.19%和18.88%,与数学统计模型相比提高了10.38%和20.16%,更适用于研究区总氮总磷监测。此外,文章也表明高分一号影像在水质监测方面具有较大的应用潜力,能准确反映水体总氮、总磷情况。 展开更多
关键词 总氮 总磷 xgboost模型 高分一号 水质
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基于多粒度特征和XGBoost模型的城市日供水量预测 被引量：2
9
作者 贺波 马静 高赫余 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2020年第5期43-49,共7页
城市日供水量预测对供水部门具有十分重要的现实意义。为提高城市日供水量预测精度,以某市历史用水数据为基础,构建多粒度特征,并利用Pearson相关系数进行特征的筛选,基于XGBoost模型构建城市日供水量预测模型。本模型通过在训练集上进... 城市日供水量预测对供水部门具有十分重要的现实意义。为提高城市日供水量预测精度,以某市历史用水数据为基础,构建多粒度特征,并利用Pearson相关系数进行特征的筛选,基于XGBoost模型构建城市日供水量预测模型。本模型通过在训练集上进行训练和学习,在测试集上的平均绝对误差为70 571 t/d,平均相对误差为1.4%;传统的回归预测方法如随机森林法和支持向量机法,平均绝对误差分别为84 366 t/d和88 848 t/d。本模型预测精度更高,说明此模型可行、有效,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 城市日供水量 多粒度特征 Pearson相关系数 xgboost模型 预测精度
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GSK-XGBoost模型在井底风温预测中的应用 被引量：6
10
作者 纪俊红 马铭阳 +1 位作者 崔铁军 昌润琪 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期131-136,共6页
为防治矿井热害,针对矿井井底风温在预测过程中精度较低的问题,提出1种网格搜索法结合K折交叉验证优化XGBoost的预测模型。通过分析确定影响井底风温的主要因素,使用网格搜索算法结合K折交叉验证,进行迭代缩小搜索范围并调参,选取最优... 为防治矿井热害,针对矿井井底风温在预测过程中精度较低的问题,提出1种网格搜索法结合K折交叉验证优化XGBoost的预测模型。通过分析确定影响井底风温的主要因素,使用网格搜索算法结合K折交叉验证,进行迭代缩小搜索范围并调参,选取最优参数配置,实现对XGBoost模型的优化,得到预测结果并与其他模型进行比较。研究结果表明:初始参数经优化后,当最大回归树深度为3且学习速率为0.1时,XGBoost回归模型性能最佳,与随机森林模型、BP神经网络模型、T-S模糊神经网络模型相比,平均相对误差分别降低了2.12%,0.88%,0.3%,均方根误差分别降低了0.66,0.24,0.11℃。 展开更多
关键词 xgboost回归模型 风温预测 网格搜索 参数寻优
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基于双重XGBoost模型的农产品期货波动率预测——以玉米期货为例 被引量：9
11
作者 胡越 王桑原 +2 位作者 覃浩恒 徐亮 张一苇 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第2期332-342,共11页
农产品期货的波动率在农产品衍生品定价、风险分散和农产品风险对冲等领域都起着关键性作用。对波动率进行预测,投资者可以依据波动率预测结果,对预期可能面临的风险采取相应的应对策略,更加精准地进行农产品风险管理。但波动率预测领... 农产品期货的波动率在农产品衍生品定价、风险分散和农产品风险对冲等领域都起着关键性作用。对波动率进行预测,投资者可以依据波动率预测结果,对预期可能面临的风险采取相应的应对策略,更加精准地进行农产品风险管理。但波动率预测领域存在如下挑战:①波动率的预测期限较短,仅为1天或3天,难以反映资产在未来较长时间的价格波动率情况;②以往研究多关注于价格等信息,在波动率预测中对于基本面信息考虑较少;③神经网络、深度学习等预测模型的可解释性较差,网络构建和超参数的选择多依赖于经验选择。本文提出了一个基于XGBoost模型的波动率预测框架,考虑价格和基本面数据,对于波动率的长期趋势和短期变化进行了分析。实证结果表明,加入了更多信息维度的模型有助于提升波动率预测的精度,相比于传统的GARCH模型,均方误差MSE缩小了35%以上。 展开更多
关键词 农产品期货 机器学习 波动率预测 xgboost模型
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基于XGBoost模型的股骨颈骨折手术预后质量评分预测 被引量：14
12
作者 贾文慧 孙林子 景英川 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第1期174-178,共5页
将XGBoost算法推广到股骨颈骨折病例的临床数据中,并用Harris评分进行预测,得到了预测精度高、运算速度快的基于XGBoost算法的股骨颈骨折手术预后质量评分模型,证实了XGBoost算法解决医疗领域相关分类问题的有效性。
关键词 股骨颈 HARRIS评分 xgboost模型
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基于XGBoost模型的空铁联运中转城市研究 被引量：7
13
作者 白广栋 翁湦元 +2 位作者 张启蒙 朱建军 黄家玮 《铁道运输与经济》 北大核心 2023年第3期24-31,共8页
在空铁联运出行中,为旅客推荐合理的中转城市是用户行程规划中的关键一步。研究基于旅客选择的中转城市数据,运用特征选择与数据处理技术,通过对比支持向量机(SVM)、K最近邻算法(KNN)、随机森林算法(RF)、多层感知机(MLP)和XGBoost模型... 在空铁联运出行中,为旅客推荐合理的中转城市是用户行程规划中的关键一步。研究基于旅客选择的中转城市数据,运用特征选择与数据处理技术,通过对比支持向量机(SVM)、K最近邻算法(KNN)、随机森林算法(RF)、多层感知机(MLP)和XGBoost模型的实验结果,最后采用结果最优的XGBoost模型对空铁联运中转城市进行推荐。结果表明,该模型在正确率上达到91.92%,具有一定的先进性与优越性;对于采用数据增强后训练的XGBoost模型,大大增加了模型的鲁棒性。在影响因素分析中,结果表明出发与到达的客观属性信息比旅客个体特征贡献度更高,也是首次证明出发与到达的客观属性信息对旅客选择中转城市有重要影响,为空铁联运中转城市推荐研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 空铁联运 中转城市推荐 机器学习 数据增强 xgboost模型
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基于XGBoost−SHAP的综采工作面上隅角瓦斯溯源模型
14
作者 盛武 王灵子 《工矿自动化》 北大核心 2025年第6期21-27,140,共8页
针对目前综采工作面上隅角瓦斯浓度预测模型由于“黑盒”结构导致内部运行逻辑未知、预测结果可解释性弱的问题,提出一种基于XGBoost−SHAP的综采工作面上隅角瓦斯溯源模型。对综采工作面瓦斯涌出浓度关联监测数据进行相关分析,筛选出特... 针对目前综采工作面上隅角瓦斯浓度预测模型由于“黑盒”结构导致内部运行逻辑未知、预测结果可解释性弱的问题,提出一种基于XGBoost−SHAP的综采工作面上隅角瓦斯溯源模型。对综采工作面瓦斯涌出浓度关联监测数据进行相关分析,筛选出特征变量;基于XGBoost搭建上隅角瓦斯浓度预测模型,引入SHAP算法计算每个特征变量对预测结果的贡献值,增强模型透明度,为XGBoost提供全局性解释;最后利用现场多源传感监测数据对模型性能进行验证。实例分析结果表明:①XGBoost模型的决定系数R^(2)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别为0.93,0.007,0.008,相较于随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)和梯度提升决策树(GBDT),拟合优度最高,误差最低。②XGBoost模型的平均相对误差为4.478%,相较于对比模型,具有较高的精度与较好的泛化性能。③依据各输入特征的平均绝对SHAP值,工作面T1瓦斯浓度对上隅角瓦斯浓度影响最大,工作面上隅角瓦斯抽采管道内瓦斯浓度次之,回采煤层瓦斯含量、回采煤层顶板压力等紧随其后,说明XGBoost能捕捉变量间的非线性关系和交互作用,SHAP算法可为XGBoost模型提供全局性解释。 展开更多
关键词 瓦斯浓度预测 上隅角瓦斯溯源 xgboost模型 SHAP 可解释性
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基于元启发式算法优化XGBoost的隧道围岩节理剪切强度预测模型研究
15
作者 张金戈 杜岩 +4 位作者 蒋宇静 陈红宾 张孙豪 刘敬楠 尚栋琦 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第7期1286-1297,共12页
为准确预测节理岩体的剪切强度,进而实现隧道施工中围岩稳定性的智能评估,提出一种基于元启发式算法优化的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。首先,在分析节理岩体剪切机制的基础上,选取节理粗糙度系数(JRC)、岩石单轴抗压强度(U... 为准确预测节理岩体的剪切强度,进而实现隧道施工中围岩稳定性的智能评估,提出一种基于元启发式算法优化的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)模型。首先,在分析节理岩体剪切机制的基础上,选取节理粗糙度系数(JRC)、岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石弹性模量(YM)、法向应力(NS)和剪切面长度(SSL)作为输入参数,峰值剪切强度(PSS)作为输出参数,相关性分析显示法向应力是峰值剪切强度的主控因子。然后,采用平衡优化器(EO)、灰狼优化算法(GWO)和黏菌算法(SMA)对XGBoost的超参数进行优化,确定初始种群数量的最优设置。最后,将3种优化模型的预测性能与随机搜索优化的XGBoost模型、随机森林(RF)模型和支持向量回归(SVR)模型进行对比分析。结果表明, 3种基于元启发式算法优化的模型整体性能均优于随机搜索优化模型,且SMA优化的XGBoost模型表现最优(RMSE=0.393 21,R^(2)=0.996 24,MAE=0.256 89,VAF=0.996 25),验证了元启发式算法在提升模型性能方面的有效性。此外,SHAP分析也确认法向应力在模型预测中的主导作用。本研究为隧道工程中围岩稳定性的智能动态评估提供了一种高效可靠的机器学习方法。 展开更多
关键词 隧道工程 节理剪切强度 xgboost模型 元启发式算法 机器学习
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LSTM-MSTCN-XGBoost混合模型的时空数据特征挖掘
16
作者 李阳政 易吉良 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期157-160,共4页
时空数据因具有时空关联性与动态演化性,导致特征挖掘难度大。目前单一维度分析方法难以全面捕捉时空数据的长短期变化特征,易使关键信息丢失。为此,提出一种基于LSTM-MSTCN-XGBoost混合模型的时空数据特征挖掘方法。用OWL对时空数据进... 时空数据因具有时空关联性与动态演化性,导致特征挖掘难度大。目前单一维度分析方法难以全面捕捉时空数据的长短期变化特征,易使关键信息丢失。为此,提出一种基于LSTM-MSTCN-XGBoost混合模型的时空数据特征挖掘方法。用OWL对时空数据进行形式化建模,由LSTM与MSTCN模型分别挖掘长短期特征,输入XGBoost模型融合并输出特征模式识别结果。实验结果表明,所提方法提取的时空数据特征全局时空Moran′s I指数超过0.9,在交通时空数据挖掘中对拥堵特征的刻画也更贴合实际,可为时空数据挖掘及智能决策提供有效途径。 展开更多
关键词 时空数据 特征挖掘 LSTM模型 MSTCN模型 xgboost模型 OWL形式化建模
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基于SR-XGBoost模型的无人机多光谱水质参数反演——以干旱灌区农田排水沟为例
17
作者 李欣璐 李仙岳 +3 位作者 史海滨 马红雨 王雅楠 李玥 《中国环境科学》 2025年第9期5117-5128,共12页
于2023~2024年夏、秋两季在河套灌区义和干渠典型排水沟开展实地调研.通过采集实测水质样本(TN、TP、EC、pH值)和无人机多光谱反射率数据,基于多参数统计回归(SR)与极限梯度提升(XGBoost)构建反演模型,探索水质参数与光谱指数之间的相关... 于2023~2024年夏、秋两季在河套灌区义和干渠典型排水沟开展实地调研.通过采集实测水质样本(TN、TP、EC、pH值)和无人机多光谱反射率数据,基于多参数统计回归(SR)与极限梯度提升(XGBoost)构建反演模型,探索水质参数与光谱指数之间的相关性,并进行高精度反演.研究结果表明,SR-XGBoost模型在训练集和验证集中R^(2)的平均值分别为0.872和0.880,RRMSE分别为3.46%和3.23%,显著优于单波段及其他组合模型.秋季模型的拟合效果总体优于夏季,R^(2)平均提高了11.50%,RRMSE平均降低1.76%.空间分布结果显示,排水沟上游污染物浓度高于下游,夏季污染物浓度较秋季更高,且分布差异更为显著.本研究揭示了水质参数与光谱指数的相关关系,验证了SR-XGBoost模型的高精度与稳定性,为多光谱遥感技术在水质监测中的应用提供了科学依据,同时为流域污染防治和水资源管理提供了参考方向. 展开更多
关键词 多光谱 光谱指数 水质参数 xgboost模型 SR-xgboost耦合模型
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基于XGBoost和泛化特征优选的小电流接地故障方向判别方法
18
作者 王江波 黑晓捷 +3 位作者 邱鹏玉 胡旭峰 罗晶晶 何啸扬 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第7期71-79,共9页
考虑配电网的复杂多变性,提出了一种基于极限梯度提升(XGBoost)和泛化特征优选的故障方向判别方法,以数量最少且能适应不同场景变化的最优泛化特征作为输入,提升故障方向判别模型的准确率和泛化能力。考虑到实际应用中电流信号的易获取... 考虑配电网的复杂多变性,提出了一种基于极限梯度提升(XGBoost)和泛化特征优选的故障方向判别方法,以数量最少且能适应不同场景变化的最优泛化特征作为输入,提升故障方向判别模型的准确率和泛化能力。考虑到实际应用中电流信号的易获取性,以归一化三相暂态电流突变量波形级联构造特征波形,提取6类26个特征量构建候选特征集;利用多场景精细化仿真数据集拟合各特征类间概率分布,基于Hellinger距离稳健引导和互补排序,以模型准确率达到稳定的最少特征数为准则确定最优泛化特征子集。与不同分类算法的对比分析结果验证了所提方法有效性,特征优选后仅需输入4个特征即可达到较高的判别准确率。同时,经高阻接地故障识别能力分析、噪声模拟测试和实测故障录波数据验证,所提方法的准确率可达99%以上,表明所提方法具有较好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 小电流接地故障 故障方向 故障特征 故障分析 xgboost模型
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基于PCA-XGBoost方法的洲际人群生物地理祖源推断模型研究
19
作者 姚昊天 江丽 +2 位作者 王春年 范虹 李彩霞 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3292-3309,共18页
目的 通过DNA推断个体的生物地理祖源(biogeographical ancestry,BGA)在人类学、法医学等领域广受关注。目前常用方法是使用几十个祖先信息单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)位点,通过主成分分析(principal component... 目的 通过DNA推断个体的生物地理祖源(biogeographical ancestry,BGA)在人类学、法医学等领域广受关注。目前常用方法是使用几十个祖先信息单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)位点,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)、似然比(likelihood ratio,LR)等方法判断个体的祖源。伴随高通量测序技术的发展,批量获取人群样本的高密度SNP数据集变得容易,同时计算机领域中机器学习等技术的引入,使得BGA研究发展出新的变化。本研究旨在构建适应高密度SNP数据,且具有高准确率和良好泛化能力的BGA推断模型。方法 首先基于307 866个SNP的数据,使用机器学习领域中的监督学习模型XGBoost,构建了基于多维度主成分(principal component,PC)的PCA-XGBoost推断模型,其次基于LR对推断结果进行评估和优化模型,确定了最佳PC数目和模型训练轮数,最后在其他公共数据的测试集上进一步验证模型的表现。结果 基于LR的结果评估方法,模型在参考集中人群预测准确率可以达到95%以上,在测试集中准确率可以达到90%以上,结论 PCA-XGBoost模型具有较高的洲际人群预测准确性,基于LR的结果评估方法有助于对预测结果的可靠性进行进一步评估。该模型具有很好的泛化能力,更换参考集的人群数据后,有望实现更加精细的人群分析。 展开更多
关键词 生物地理祖源推断 监督学习 主成分分析 xgboost模型
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基于XGBoost-SHAP方法的陕西省PM_(2.5)影响因素分析 被引量：1
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作者 赵兴赟 张强 +4 位作者 杨方社 郑烈龙 罗嘉昕 史治辉 问思路 《环境科学研究》 北大核心 2025年第5期990-999,共10页
陕西省因经济快速发展及冬季化石燃料的广泛使用,面临着复杂的自然和社会因素导致的PM_(2.5)污染,探究陕西省PM_(2.5)的时空分布特征及其影响因素,对污染治理和空气质量改善具有重要意义。基于2013−2022年中国高分辨率高质量近地表空气... 陕西省因经济快速发展及冬季化石燃料的广泛使用,面临着复杂的自然和社会因素导致的PM_(2.5)污染,探究陕西省PM_(2.5)的时空分布特征及其影响因素,对污染治理和空气质量改善具有重要意义。基于2013−2022年中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集,对陕西省PM_(2.5)浓度的时空变化特征进行研究,通过构建XGBoost模型并结合SHAP方法,分析陕西省PM_(2.5)浓度与气象、地形及植被因素和社会经济因素的关系,阐明各因素对PM_(2.5)浓度的时空影响。结果表明:①时间上,2013−2022年陕西省PM_(2.5)浓度整体呈现下降趋势,年均浓度最大值(56.02μg/m^(3))出现在2013年,在2019−2022年PM_(2.5)年均浓度低于《环境空气质量标准》(GB 3095−2012)二级标准限值(35μg/m^(3));空间上,陕西省呈现“关中高、陕南和陕北低”的污染空间格局。②在所研究的影响因素中,XGBoost-SHAP方法揭示了影响陕西省PM_(2.5)浓度的主要因素依次为高程、相对湿度、温度和人口密度,其中,高程和相对湿度对陕西省PM_(2.5)浓度具有负向影响,而温度和人口密度则表现为正向影响。③通过划分影响区发现,陕北、关中及陕南地区PM_(2.5)主要影响因素的作用方向与影响强度存在显著的空间异质性。研究显示,2013−2022年陕西省PM_(2.5)浓度大幅下降,PM_(2.5)的主要影响因素在不同区域存在空间差异,治理PM_(2.5)污染需要综合考虑区域异质性与多重影响因素的协同作用。 展开更多
关键词 PM_(2.5) xgboost模型 SHAP方法 时空特征 影响因素
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