基于XGBoost模型的路段交通流量短时预测 被引量：3

1

作者 蒋源 陈小鸿 胡松华 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2024年第1期25-30,36,共7页

文中利用上海杨浦区雷达设备采集的城市道路流量数据,基于XGBoost模型对路段流量进行预测.考虑城市道路交通流量的复杂性与随机性,选用包括整体特征、时间相关特征、空间相关特征等31个特征变量,并通过格网搜索对模型主要参数进行调整.... 文中利用上海杨浦区雷达设备采集的城市道路流量数据,基于XGBoost模型对路段流量进行预测.考虑城市道路交通流量的复杂性与随机性,选用包括整体特征、时间相关特征、空间相关特征等31个特征变量,并通过格网搜索对模型主要参数进行调整.结果显示:在不同时间粒度上,XGBoost模型的RMSE精度皆优于其余五个对比模型,且在效率上也具有优势.以5 min为时间粒度时,RMSE值为14.22,MAPE值为0.153,耗时23.84 s.此外,XGBoost具有较高可解释性.通过对不同特征变量的组合预测及特征变量重要度分析发现,以时间粒度为单元,1、2、3阶滞后流量及彼此间的差值可明显提高模型预测精度,随时间粒度增大,流周期性增强,随机性减弱. 展开更多

关键词 路段流量 短时预测 机器学习 xgboost模型

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基于XGBoost模型的中小企业财务危机风险预测方法

2

作者 李瑾 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第7期127-130,共4页

为提高中小企业财务危机风险预测精度,提高预测性能,引入XGBoost模型,开展中小企业财务危机风险预测方法设计研究。建立中小企业财务危机预警指标体系,包含盈利能力、营运能力等一级指标和营业利润率、净资产收益率等二级指标。针对指... 为提高中小企业财务危机风险预测精度,提高预测性能,引入XGBoost模型,开展中小企业财务危机风险预测方法设计研究。建立中小企业财务危机预警指标体系,包含盈利能力、营运能力等一级指标和营业利润率、净资产收益率等二级指标。针对指标变量相关性和重叠性的问题,引入主成分分析方法,对数据处理。利用XGBoost,构建财务危机预测模型,实现风险预测。通过对比实验证明,新的预测方法预测结果ROC曲线更趋近于左上,说明预测性能得到显著提升。 展开更多

关键词 xgboost模型 财务 风险预测 危机 中小企业

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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模型的公路运输车辆跟驰行为风险预测方法

4

作者 王瑞菊 《交通世界》 2024年第27期14-16,20,共4页

针对传统的风险预测方法模型只能对线性数据进行处理,导致预测精度低的问题,提出基于XGBoost模型的公路运输车辆跟驰行为风险预测方法。获取大量的公路运输车辆跟驰样本,对这些样本进行特征提取和划分特征参数阈值,确定与车辆跟驰行为... 针对传统的风险预测方法模型只能对线性数据进行处理,导致预测精度低的问题,提出基于XGBoost模型的公路运输车辆跟驰行为风险预测方法。获取大量的公路运输车辆跟驰样本,对这些样本进行特征提取和划分特征参数阈值,确定与车辆跟驰行为风险相关的部分特征,并进一步确定车辆跟驰行为风险预测的变量。利用XGBoost算法建立风险预测模型,通过对训练样本的学习,使模型能够处理非线性的数据。对比实验结果表明,基于XGBoost模型的风险预测精度高,能及时发现潜在的危险情况,降低事故发生率。 展开更多

关键词 xgboost模型 跟驰行为 风险预测

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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：1

5

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模型的消费者信用评级系统

7

作者 史伟 王明月 +1 位作者 张青云 李晓会 《辽宁工业大学学报（自然科学版）》 2021年第1期1-4,共4页

设计了一种基于xgboost模型的消费者信用评级系统,通过人脸识别方法选出一部分特征作为消费者标签,量化消费者信息,以此叙述消费者形象;对k-means聚类进行改进,提出了基于核密度的人脸识别聚类算法,将消费者分成不同的类别,据此完成信... 设计了一种基于xgboost模型的消费者信用评级系统,通过人脸识别方法选出一部分特征作为消费者标签,量化消费者信息,以此叙述消费者形象;对k-means聚类进行改进,提出了基于核密度的人脸识别聚类算法,将消费者分成不同的类别,据此完成信用评级。系统能够缓解噪声点敏感,使原始中心点选择更加简单,并且较少使用银行交易记录,具有较高的可用性。 展开更多

关键词 xgboost模型 信用评级 消费者画像 聚类算法

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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

8

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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基于XGBoost模型的空铁联运中转城市研究 被引量：6

9

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模型的不同地区危化品道路运输事故分析

10

作者 魏珊珊 邵敏华 《交通与运输》 2022年第1期78-83,共6页

为降低危化品道路运输事故对人员、财产和环境造成的破坏,保障危化品道路运输的安全性,提出具体有针对性的事故预防措施,探索多种数据挖掘方法去识别不同地区危化品道路运输事故发生的原因。首先,考虑到危化品道路运输事故的稀缺性,将... 为降低危化品道路运输事故对人员、财产和环境造成的破坏,保障危化品道路运输的安全性,提出具体有针对性的事故预防措施,探索多种数据挖掘方法去识别不同地区危化品道路运输事故发生的原因。首先,考虑到危化品道路运输事故的稀缺性,将逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、多层感知机(MLP)和XGBoost模型基于相同的训练和测试数据进行性能评估,确定最佳的危化品道路运输事故数据分析模型;其次,针对我国不同地区之间地理环境、自然资源、人口、经济、危化品需求等方面存在的差异性,利用最佳的分析模型分别探索各事故特征在不同地区对事故严重程度的影响。研究结果表明,XGBoost模型在危化品道路运输事故数据分析中表现最佳,在对事故严重程度有显著影响的特征方面,各地区之间存在一定的差异。同一特征对事故严重程度的影响在不同地区之间也有差异。 展开更多

关键词 道路运输 危化品 事故严重程度分析 xgboost模型

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基于机器学习的多模型黄金股票价格预测

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作者 倪文周 田嫚 +1 位作者 焦一清 茹慧英 《长江信息通信》 2025年第2期169-172,共4页

黄金价格股票作为经济分析领域的重要指标,对国民经济的盈亏起着风向标的作用。黄金价格预测模型有助于国民在市场经济下能够占据提前避险优势。文章分别选用时间序列ARIMA模型、集成学习算法中的XGBoost模型以及深度学习中的LSTM模型... 黄金价格股票作为经济分析领域的重要指标,对国民经济的盈亏起着风向标的作用。黄金价格预测模型有助于国民在市场经济下能够占据提前避险优势。文章分别选用时间序列ARIMA模型、集成学习算法中的XGBoost模型以及深度学习中的LSTM模型对黄金股票价格进行预测。通过对比三者的RMSE、MAE、MAPE三项模型指标,发现应用中的LSTM时间序列模型更优,其中,ARIMA模型三项指标为2.62、2.33、0.83%;XGBoost模型为6.161、4.943、0.83%;LSTM模型为2.194、1.789、0.73%。为了进一步提高预测精度,研究最终采用了更深层的网络架构以及双向LSTM模型。最终实现了RMSE、MAE、MAPE的进一步降低,达到1.337、1.057、0.42%,标志着模型预测能力的显著提升,可更精准地捕捉黄金价格的动态。 展开更多

关键词 金价预测 ARIMA模型 xgboost模型 双向LSTM时间序列模型

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基于EEMD-Xgboost组合模型的渭北流域月径流序列模拟研究 被引量：6

12

作者 李蕾 《水电能源科学》 北大核心 2022年第5期22-25,共4页

为提升月径流序列的模拟精度,利用集合经验模式分解(EEMD)析出原始流量数据的模态分量,将极限梯度下降(Xgboost)作为预测函数,构建了基于EEMD-Xgboost的月径流预测模型,并应用EEMD-Xgboost模型训练了黄土坮塬区漆水站1951~1996年月径流... 为提升月径流序列的模拟精度,利用集合经验模式分解(EEMD)析出原始流量数据的模态分量,将极限梯度下降(Xgboost)作为预测函数,构建了基于EEMD-Xgboost的月径流预测模型,并应用EEMD-Xgboost模型训练了黄土坮塬区漆水站1951~1996年月径流序列变化规律,预测了1997~2020年的月径流量。结果表明,与单一Xgboost模型相比,EEMD-Xgboost模型的Nash-Sutcliffe效率(N;)提升了20.27%、均方根误差(R;)减小了93.23%;且EEMD-Xgboost模型优于EEMD-ELM、EEMD-RF模型(N;分别提高2.30%、3.49%;R;减小2.64%、11.75%)。EEMD-Xgboost混合模型集合了数据自适应分析与非线性映射的优点,改善了传统单一模型的预测能力。 展开更多

关键词 EEMD模态分解 模态分量 xgboost模型 机器学习 径流量预测

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脑梗死后继发癫痫的危险因素分析及预测模型建立

13

作者 郑婷婷 谢娜 +1 位作者 袁萍 李玉生 《河南医学研究》 CAS 2024年第11期1990-1994,共5页

目的 分析84例脑梗死后继发癫痫的危险因素,并建立XGBoost模型,分析该模型对继发癫痫的预测价值。方法 选取2019年6月至2022年8月郑州大学第一附属医院收治的84例脑梗死后继发癫痫患者纳入研究组,同时选取同期84例脑梗死后未继发癫痫患... 目的 分析84例脑梗死后继发癫痫的危险因素,并建立XGBoost模型,分析该模型对继发癫痫的预测价值。方法 选取2019年6月至2022年8月郑州大学第一附属医院收治的84例脑梗死后继发癫痫患者纳入研究组,同时选取同期84例脑梗死后未继发癫痫患者纳入对照组。统计研究组癫痫发作情况。通过单因素、多因素logistic回归分析脑梗死后继发癫痫的影响因素。建立XGBoost模型,并采用受试者工作特征曲线、校准曲线分别评价该模型对继发癫痫的预测效果。结果 研究组中早发性癫痫51例、迟发性癫痫33例,单次发作56例、反复发作28例;较大梗死面积、颈动脉循环系统、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分增加、机械取栓、出血转化及血清同型半胱氨酸(Hcy)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、血清可溶性白细胞介素-2受体(sIL-2R)、脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)水平升高是继发癫痫的危险因素(P<0.05);XGBoost模型依据不同危险因素进行重要度评分排序,依次分别为梗死面积、Lp-PLA2水平、NIHSS评分、sIL-2R水平、出血转化、NSE水平、机械取栓、Hcy水平、受累动脉系统;XGBoost模型预测脑梗死后继发癫痫的曲线下面积为0.826,且Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(χ^(2)=7.015,P=0.541)。结论 梗死面积增大、颈动脉循环系统、NIHSS评分增加、机械取栓、出血转化及血清Hcy、NSE、sIL-2R、Lp-PLA2水平升高是脑梗死后继发癫痫的危险因素,建立XGBoost模型有助于筛选高危人群,该模型对继发癫痫具有一定预测价值,有助于指导临床防治脑梗死后继发癫痫。 展开更多

关键词 脑梗死 继发性癫痫 影响因素 xgboost模型 预测价值

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利用混合模型CRBM-PSO-XGBoost识别致密砂岩储层岩性 被引量：9

14

作者 谷宇峰 张道勇 鲍志东 《石油与天然气地质》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1210-1222,共13页

识别储层岩性是开展地层对比和沉积展布等地质基础研究工作的重要前提。致密砂岩储层多为砂、泥岩薄互层,形成的岩性不仅种类较多,而且大部分岩性的测井响应也较为相似,为相关的岩性识别工作带来了困难。基于机器学习技术在模式识别上... 识别储层岩性是开展地层对比和沉积展布等地质基础研究工作的重要前提。致密砂岩储层多为砂、泥岩薄互层,形成的岩性不仅种类较多,而且大部分岩性的测井响应也较为相似,为相关的岩性识别工作带来了困难。基于机器学习技术在模式识别上具有强大的分析性能,选用了稳定性好且计算效率高的XGBoost模型来解决致密砂岩储层岩性识别问题。该模型在建模过程中需要较多的经验参数参与,且计算速度随着自变量的增加而逐渐降低,为此提出了采用CRBM模型和PSO模型对其进行改进。CRBM模型具备数据提取功能,可从源数据中挖掘出更少但更利于建模的新自变量,而PSO模型可通过迭代计算确定XGBoost所有经验参数的最优值。以姬塬油田西部长4+5段部分取心井资料为基础,通过设计两个实验来验证提出的混合模型的预测能力。为加强验证效果,在实验中加入了PNN和SVM的优化模型进行对比。实验后发现所提出模型的预测准确率最高,均在90%以上。实验结果表明所提出的模型不仅能有效解决致密砂岩储层岩性识别问题,且较以往经典预测模型更具推广应用性。 展开更多

关键词 xgboost模型 CRBM模型 PSO模型 岩性识别 致密砂岩储层 姬塬油田 鄂尔多斯盆地

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基于XGBoost和改进灰狼优化算法的催化裂化汽油精制装置的辛烷值损失模型分析 被引量：9

15

作者 陈延展 胡浩 +1 位作者 任紫畅 成艾国 《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期208-219,共12页

为了降低催化裂化汽油精制装置的辛烷值损失,基于机器学习技术和改进灰狼优化算法建立了汽油辛烷值损失的预测和优化模型。首先通过Pearson相关系数法、最大互信息系数法(MIC)和基于随机森林的特征选择方法分别对影响汽油辛烷值的367个... 为了降低催化裂化汽油精制装置的辛烷值损失,基于机器学习技术和改进灰狼优化算法建立了汽油辛烷值损失的预测和优化模型。首先通过Pearson相关系数法、最大互信息系数法(MIC)和基于随机森林的特征选择方法分别对影响汽油辛烷值的367个特征进行训练获得各特征的重要度评分,对3种方法的结果按权重法进行融合获得最终的特征重要度排序,根据特征重要度占比之和超过95%的指标,选出25个特征作为建模主要变量;然后基于XGBoost算法建立汽油辛烷值损失预测模型,对比其他机器学习模型,验证了XGBoost在测试集上的预测性能最优,其均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)分别为1.3197、0.3581和0.9981;最后采用汽油辛烷值损失值与主要变量的映射函数作为目标函数,建立关于汽油辛烷值损失值最小的单目标优化模型,为了提高模型的求解速率和准确度,基于sigmoid函数的收敛因子调整策略和个体更新的差分变异策略,提出了一种改进的差分灰狼优化算法。结果表明,优化后的样本辛烷值损失值均减小到0.4左右,同时86.15%的样本辛烷值损失降幅在60%~80%之间,说明建立的优化模型和所提出的改进差分灰狼优化算法是合理的。通过数据挖掘技术建立的降低汽油辛烷值损失模型可以尽量减少汽油精制过程中的辛烷值损失,为石化企业和运营商提供决策分析。 展开更多

关键词 辛烷值损失模型 权重法特征重要度融合 xgboost模型 改进的差分灰狼优化算法

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基于XGBOOST-SHAP的地铁建成环境与站点出行距离的非线性关系研究 被引量：6

16

作者 李培坤 陈旭梅 +3 位作者 鲁文博 马嘉欣 刘屹 王昊 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1624-1633,共10页

相较于传统地铁客流量特征分析,地铁站点平均出行距离的研究可以更加精细化了解地铁网络客流流动性特征。为探究多重建成环境与站点平均出行距离之间的复杂关系,以西安市地铁系统为研究对象,从土地利用、兴趣点分布、周边交通建成环境... 相较于传统地铁客流量特征分析,地铁站点平均出行距离的研究可以更加精细化了解地铁网络客流流动性特征。为探究多重建成环境与站点平均出行距离之间的复杂关系,以西安市地铁系统为研究对象,从土地利用、兴趣点分布、周边交通建成环境、站点自身属性等方面构建11种建成环境指标,建立基于极端梯度提升的XGBOOST-SHAP归因分析架构的可解释性机器学习模型,以揭示两者之间的非线性关系。同时,将该模型拟合回归效果与梯度提升决策树(GBDT)及最小二乘回归(OLS)进行比较,以验证XGBOOST模型在拟合回归效果上的优势。结果表明:XGBOOST模型的R方、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)值分别为0.75、0.95、1.36,其拟合效果要优于GBDT与OLS模型。站点平均出行距离呈现出明显的环状分布的空间异质性。SHAP归因分析结果表明:距市中心距离特征贡献最大,路网密度、土地利用混合度、公交线路数量以及住宅数量对出行距离的贡献度也相对较高;POI香农熵指数、餐饮服务点对平均出行距离的正负反馈不明显;其余指标对平均出行距离的影响均呈现出正负反馈机制结合的趋势。研究结果对交通需求分析、线路容量优化、运营效果评估等提供了数据支撑,可有效提高地铁交通便利性,满足不同区域的出行需求并改善整个地铁系统的效率和可持续性。 展开更多

关键词 地铁站点 建成环境 出行距离 xgboost模型 SHAP归因分析 非线性关系

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基于机器学习的纳滤膜预测筛选模型构建与评估 被引量：1

17

作者 徐达梁 徐杭镔 +6 位作者 靳心瑶 刘超 费兆轩 姚杰 张子峰 李圭白 梁恒 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期8-15,共8页

纳滤净水技术是应对水资源危机和水质安全保障的核心技术之一。然而,纳滤膜性能长期受渗透性与选择性制约,亟需开发高性能纳滤膜。纳滤膜制备过程涉及水相单体质量分数、水相添加剂质量分数、油相单体质量分数、聚合时间等因素,传统的... 纳滤净水技术是应对水资源危机和水质安全保障的核心技术之一。然而,纳滤膜性能长期受渗透性与选择性制约,亟需开发高性能纳滤膜。纳滤膜制备过程涉及水相单体质量分数、水相添加剂质量分数、油相单体质量分数、聚合时间等因素,传统的试误实验法需消耗大量的人力、物力与财力。依据纳滤膜制备参数,构建基于机器学习的纳滤膜预测筛选模型。结果表明,XGBoost机器学习模型可有效预测纳滤膜纯水通量与截留性能,对纯水通量和截留性能的R~2评价指标分别为0.84和0.90。采用SHAP值法对XGBoost机器学习模型中的输入参数进行量化分析,发现水相单体质量分数与基膜类型对纯水通量有最高的绝对平均SHAP值,分别为2.77与2.59,而面向纳滤膜截留性能的关键参数绝对平均SHAP值相对接近。单体子结构特征分析结果显示,亲水性子结构特征与支链型子结构特征有助于提升纳滤膜纯水通量,胺基则促进纳滤膜的截留性能。构建的纳滤膜预测筛选模型有助于关键参数的识别与优化,为纳滤膜的开发提供理论与技术指导。 展开更多

关键词 纳滤膜 机器学习 性能预测 xgboost模型

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基于随机森林和XGBoost算法的房地产行业上市公司财务绩效预测研究

18

作者 吴洋 《安阳师范学院学报》 2024年第2期78-83,共6页

研究旨在深入探讨随机森林、XGBoost及其集成算法在预测房地产上市公司财务绩效方面的应用,选取了2008—2021年38家房地产公司的年度财务数据,依据4个关键财务指标,构建了预测净资产收益率(ROE)的回归和分类模型。实证结果揭示,相较于... 研究旨在深入探讨随机森林、XGBoost及其集成算法在预测房地产上市公司财务绩效方面的应用,选取了2008—2021年38家房地产公司的年度财务数据,依据4个关键财务指标,构建了预测净资产收益率(ROE)的回归和分类模型。实证结果揭示,相较于单一预测模型,集成模型在预测准确性和稳定性上均表现优秀。该研究在方法论和实证分析方面提供了有价值的视角,为未来在预测模型构建、特征选择以及算法应用方面的研究提供了有益的指导和参考。 展开更多

关键词 房地产上市公司 财务绩效预测 随机森林模型 xgboost模型 集成算法

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一种基于Xgboost+GWR算法的中国地区降水量空间插值模型 被引量：4

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作者 王浩钰 付国永 +1 位作者 李黎 仝涵琦 《水电能源科学》 北大核心 2021年第12期7-11,共5页

基于全国610个气象站点2020年实测降水资料,在综合考虑海陆位置、地形、归一化植被指数等物理协变量的基础上,构建Xgboost+GWR耦合模型分析了全国尺度上1 km分辨率降水量空间分布。结果表明,就全国尺度而言,站点降水数据具有强烈空间自... 基于全国610个气象站点2020年实测降水资料,在综合考虑海陆位置、地形、归一化植被指数等物理协变量的基础上,构建Xgboost+GWR耦合模型分析了全国尺度上1 km分辨率降水量空间分布。结果表明,就全国尺度而言,站点降水数据具有强烈空间自相关性,经纬度对降水量分布的影响是全局的,而地形和归一化植被指数的影响是局域的;Xgboost非线性预测耦合GWR外推残差模型弥补了单一Xgboost模型忽视降水数据空间自相关性的缺陷,模型验证精度R^(2)达0.96,M_(MAE)、R_(RMSE)分别为53.14、76.78 mm,相较于Xgboost模型R^(2)提升2.13%,M_(MAE)、R_(RMSE)分别减小16.84%、18.18%;2020年全国降水中心位于粤北、藏南、闽北与赣东交界地区,呈自北向南、自东向西地带性减少分布,南北方向的异质性强于东西方向。 展开更多

关键词 降水量 xgboost+GWR耦合模型 残差 空间插值

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基于XGBoost的多因子选股模型 被引量：3

20

作者 葛橹漠 周显 《信息技术与标准化》 2020年第5期36-41,共6页

围绕多量价因子选股模型,通过因子计算、特征处理、单因子分析,以及基于XGBoost机器学习的日频滑动窗口模型搭建,计算出XGBoost模型对股票预测的准确度和前100只股票的收益情况,结果表明,基于XGBoost机器学习模型选出的股票组合相对等... 围绕多量价因子选股模型,通过因子计算、特征处理、单因子分析,以及基于XGBoost机器学习的日频滑动窗口模型搭建,计算出XGBoost模型对股票预测的准确度和前100只股票的收益情况,结果表明,基于XGBoost机器学习模型选出的股票组合相对等权重的多因子选股模型有明显的改进。 展开更多

关键词 多因子选股 机器学习 xgboost模型

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