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基于VIF-GBRT-MC模型的日径流预测 被引量：1
1
作者 张上要 宋雄 +2 位作者 顷宏利 龙章发 刘连燚 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第9期204-210,共7页
针对气象数据驱动模型在预测径流面临的特征间多重共线性及预测精度较低的问题,将方差膨胀因子VIF、梯度提升回归树GBRT模型和马尔科夫链MC误差修正模型相结合,建立VIF-GBRT-MC组合预测模型。选取汉江流域洋县水文站的日径流进行实例分... 针对气象数据驱动模型在预测径流面临的特征间多重共线性及预测精度较低的问题,将方差膨胀因子VIF、梯度提升回归树GBRT模型和马尔科夫链MC误差修正模型相结合,建立VIF-GBRT-MC组合预测模型。选取汉江流域洋县水文站的日径流进行实例分析,并与单一模型GBRT、长短期记忆神经网络LSTM、支持向量机SVM及相应组合模型VIF-GBRT、VIF-LSTM、VIF-SVM、VIF-LSTM-MC和VIF-SVM-MC的预测结果进行对比分析。采用纳什效率系数NSE、均方根误差归一化NRMSE、平均绝对百分比误差MAPE(%)、峰值预测性能评价指标PPTS(5)和合格率QR(%)对模型的预测结果进行评价。研究结果表明:①VIF能够有效选取对模型预测有利的特征,改善特征间的多重共线性问题,降低模型过拟合的风险,从而提高模型预测精度。②MC误差修正模型能够准确识别未来时刻径流的预测值可能所处的误差状态,并加以修正,进一步提高径流预测的准确性。③GBRT模型相比LSTM和SVM模型,它能够更好适应径流和气象因子的非线性特征,相比其他子模型有着更强的预测能力。将GBRT与VIF和MC模型组合构成VIF-GBRT-MC模型,能够有效降低径流非一致性的影响,显著提高径流的预测精度。研究项目为实际径流预测工作提供了有效的预测方法,并为应对气候变化和人类活动对径流预测带来的挑战提供了一种可行方案。 展开更多
关键词 径流预测 方差膨胀因子 梯度提升回归树 马尔科夫链
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基于级联的航班地面保障动态预测
2
作者 唐小卫 丁叶 +3 位作者 吴政隆 张生润 吴佳琦 叶梦凡 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第5期1557-1565,共9页
对航班地面保障过程进行精准预测是实现航班精细化管理、提升机场协同决策(A-CDM)系统管理效能的关键。为此,提出一种基于级联多输出梯度提升回归树模型的航班地面保障多节点动态预测方法。通过搭建级联框架实现了不同保障进度之间预测... 对航班地面保障过程进行精准预测是实现航班精细化管理、提升机场协同决策(A-CDM)系统管理效能的关键。为此,提出一种基于级联多输出梯度提升回归树模型的航班地面保障多节点动态预测方法。通过搭建级联框架实现了不同保障进度之间预测信息的传递和预测结果的更新,基于可进行多节点预测的梯度提升回归树设计了地面保障过程动态预测算法,以典型繁忙机场为对象构建了航班基础属性与层级信息传递两大类特征集。结果表明:所提方法有效实现了地面保障各关键节点完成时间的动态预测,初始预测各节点±5 min预测精度均达到80%以上,随着保障过程推进模型预测性能逐步提升,超过60%的节点±5 min最终预测精度超过95%,为提升航班运行的可预测性和机场多主体协同决策能力提供有效方法支撑。 展开更多
关键词 航空运输 航班地面保障 机场协同决策 级联 梯度提升回归树 动态预测
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应用Landsat8 OLI和GBRT对高山松地上生物量的估测 被引量：14
3
作者 张加龙 胥辉 陆驰 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期25-30,共6页
依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏最小二乘方法进行了对比。结果表明:纹理信息对生物量有重要影... 依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏最小二乘方法进行了对比。结果表明:纹理信息对生物量有重要影响,其中熵、相关性和Landsat8 OLI近红外波段的信息对生物量的影响最大;采用GBRT进行建模,当迭代次数大于200次时,偏差降低减缓,GBRT建模方法的精度评价指标(R2=0.96,rRMSE=8.80%,P=73.88%)均优于其他3个模型。应用Landsat数据进行森林地上生物量估测的不确定因素较多,GBRT可作为高山松及其他树种地上地上生物量遥感估测的另一新方法。 展开更多
关键词 Landsat8 OLI 香格里拉 高山松 地上生物量 梯度提升回归树
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一个有效的基于GBRT的早期电影票房预测模型 被引量：13
4
作者 韩忠明 原碧鸿 +2 位作者 陈炎 赵宁 段大高 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期410-416,共7页
电影票房预测是一个具有挑战性的问题,尤其是早期预测电影票房。基于社会媒体等预测方法存在准确度低、难以早期预测等问题,提出了一种基于GBRT模型的早期电影票房预测模型。对影响电影票房的因素进行特征化处理,选择包括演员、导演、... 电影票房预测是一个具有挑战性的问题,尤其是早期预测电影票房。基于社会媒体等预测方法存在准确度低、难以早期预测等问题,提出了一种基于GBRT模型的早期电影票房预测模型。对影响电影票房的因素进行特征化处理,选择包括演员、导演、上映日期以及公司等在内的九种因素,分别采用社会网络节点影响力度量法、平均票房权重区间化等不同的特征化方法;然后,生成34个特征作为影响电影票房的因变量,对特征与电影票房建立GBRT模型。选择2000—2015年间的1 875部电影以及相应的8 203名影人和3 300家公司进行了大量实验,实验结果表明该模型具有良好的预测效果,相对准确率达到80.6%,对部分2016年新电影进行预测,其误差在10%以内。 展开更多
关键词 梯度回归树(Gbrt) 电影早期因素 电影票房预测 影响力度量
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基于GBRT模型的湖南县域农村居民点整治潜力预测 被引量：8
5
作者 赵翔 蔡博诚 +2 位作者 王静 罗海凤 陈松林 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期198-207,F0003,共11页
针对现有农村居民点整治潜力预测研究存在的评价方法主观性强、预测结果可靠性缺乏事实证据支持等问题,该研究利用土地利用时空数据和梯度提升回归树(gradient boosted regression trees,GBRT)方法构建农村居民点整治潜力预测模型,自动... 针对现有农村居民点整治潜力预测研究存在的评价方法主观性强、预测结果可靠性缺乏事实证据支持等问题,该研究利用土地利用时空数据和梯度提升回归树(gradient boosted regression trees,GBRT)方法构建农村居民点整治潜力预测模型,自动识别区域自然和社会经济多因素综合作用下的农村居民点整治潜力释放规律,并以湖南省为案例区开展了实证研究。精度验证结果表明,模型的回归预测R2为0.9765,平均绝对百分比误差为11.64%,预测精度总体能满足规划决策支持的需要。根据模型预测:(1)2020-2035年,湖南省农村居民点复垦整治潜力总规模约为36050.26 hm^(2),占2020年现状农村建设用地规模的4.58%,且预测结果与湖南省各县域单元历史整治潜力释放特征基本相符,表明预测结果具有较好的可行性。(2)湖南省潜力规模较大的区域主要分布在地形平缓、交通便利、城镇化水平较高的“长株潭”地区、环洞庭湖地区和湘中盆地地区,而湘南和湘西地区则相对较小。总体上模型预测结果具有较强的可行性,研究结果将为省级尺度统筹推进全域土地综合整治、农村存量建设用地挖潜和国土空间规划提供更加准确、可靠的决策依据。 展开更多
关键词 整治 潜力 农村居民点 梯度提升回归树 土地整治 湖南省
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基于时间序列关系的GBRT交通事故预测模型 被引量：9
6
作者 杨文忠 张志豪 +4 位作者 吾守尔·斯拉木 温杰彬 富雅玲 王丽花 王婷 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期615-621,共7页
道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题。该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事... 道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题。该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事故模型。该模型对英国Leicester的2005-2015年每天的交通事故数、死亡人数、涉事的车辆数进行预测。实验结果显示,引入时间序列关系有助于提升模型预测精度。预测结果为交通管理部门的决策起到参考作用,建模方式为同类型预测问题的建模工作带来了积极的参考意义。 展开更多
关键词 梯度提升回归树 预测 时间序列 交通事故
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基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测 被引量：6
7
作者 张颖超 黄飞 +2 位作者 邓华 支兴亮 李慧玲 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第6期15-20,共6页
为了减少训练数据的冗余信息,提高风电功率预测的精度,提出了基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测模型。首先对历史风速序列进行相似曲线簇的提取,采用相似离度作为相似性判据,对大量历史风速序列与测试集风速序列进行相似性... 为了减少训练数据的冗余信息,提高风电功率预测的精度,提出了基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测模型。首先对历史风速序列进行相似曲线簇的提取,采用相似离度作为相似性判据,对大量历史风速序列与测试集风速序列进行相似性的判断,继而找出相似性好的风速曲线簇以及曲线簇中每个风速点对应的功率,并将其作为最终的训练样本,然后采用梯度提升回归树(GBRT)模型进行风电功率的预测。用上海某风场的数据进行对比试验,结果表明,该方法能够明显提高超短期风电功率预测的精度,具有实际意义。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 相似曲线簇 相似离度 Gbrt
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基于梯度提升回归树的三江源地区植被指数的预测方法研究
8
作者 张国晶 颜青松 +3 位作者 秦文强 张兹予 李希来 黄建强 《草地学报》 北大核心 2025年第5期1655-1668,共14页
为了揭示三江源地区2000—2023年植被时空变化格局及影响因素,并预测气候变化条件下三江源地区植被可能的变化趋势,本研究基于三江源达日、玛多、玉树、曲麻莱四个地区2000—2023年归一化植被指数(Normalized difference vegetation ind... 为了揭示三江源地区2000—2023年植被时空变化格局及影响因素,并预测气候变化条件下三江源地区植被可能的变化趋势,本研究基于三江源达日、玛多、玉树、曲麻莱四个地区2000—2023年归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)数据,以及温度、降水、风速和气压等气候数据进行分析。研究采用了梯度提升回归树、自适应增强回归、随机森林以及神经网络等机器学习算法建立NDVI预测模型。在此基础上,对所有模型参数进行了精细调优和验证,以提升模型性能和可靠性。最终,筛选出了模拟精度最优模型,进行多情景下植被变化模拟。研究结果表明,温度对NDVI的气象特征值占比最高,达0.6486。梯度提升回归模型在所有研究区综合表现优于其他模型,平均均方误差(Mean squared error,MSE)在0.00045~0.00104之间,拟合系数(Coefficient of determination,R^(2))均超过0.90,显示出强大的拟合能力。梯度提升回归树在预测三江源地区NDVI方面具有较高的准确性和稳定性,并对NDVI数据具有良好拟合效果,为三江源地区NDVI预测提供了科学方法。研究结果有助于预警气候变化条件下植被退化的潜能,为气候变化背景下该区域植被生态保护提供科学依据。 展开更多
关键词 NDVI 机器学习 梯度提升回归树 三江源地区
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基于提升回归树的西白令海狭鳕资源分布环境影响因子分析
9
作者 赵宇哲 邹晓荣 何勇 《大连海洋大学学报》 北大核心 2025年第3期472-480,共9页
为提高西白令海狭鳕(Gadus chalcogrammus)渔场预报准确率和渔业生产效益,以2013-2019年中国西白令海狭鳕渔业生产数据为基础,采用提升回归树模型,以Chl-a浓度和海水pH值等环境因子为解释变量,从实际渔场数据和背景渔区中选择假定非渔... 为提高西白令海狭鳕(Gadus chalcogrammus)渔场预报准确率和渔业生产效益,以2013-2019年中国西白令海狭鳕渔业生产数据为基础,采用提升回归树模型,以Chl-a浓度和海水pH值等环境因子为解释变量,从实际渔场数据和背景渔区中选择假定非渔场数据为响应变量,构建西白令海狭鳕渔场预报模型,并利用2020年实际作业数据对预报模型验证。结果表明,预报模型的AUC值为0.96,kappa系数为0.79,准确率为89%;Chl-a浓度、pH和海表温度三者相对重要性之和超过75%;在Chl-a浓度为0.2~0.4 mg/m^(3)、pH为7.96~8.02、SST为6℃~12℃的海域,狭鳕渔场形成的概率较高;其中,模型预测概率大于0.6的海域包含了2020年实际作业数据中85.8%的作业网次和87.8%的CPUE。研究表明,模型预报与实际作业的渔场位置及CPUE分布高度吻合,基于提升回归树的模型适用于西白令海狭鳕渔场研究。 展开更多
关键词 狭鳕 渔场预报 提升回归树 西白令海
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融合XGBoost和逻辑回归算法的电信客户流失预测模型
10
作者 吕宁 罗倩 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期136-143,共8页
为应对大规模、高维度且分布不均衡的企业数据环境下客户流失预测难题,文中提出一种融合极端梯度提升树与逻辑回归(XG-LR)的集成学习算法。该方法利用XGBoost算法构建决策树集成,将样本在树结构中的叶节点映射为新特征并输入LR模型,实... 为应对大规模、高维度且分布不均衡的企业数据环境下客户流失预测难题,文中提出一种融合极端梯度提升树与逻辑回归(XG-LR)的集成学习算法。该方法利用XGBoost算法构建决策树集成,将样本在树结构中的叶节点映射为新特征并输入LR模型,实现树模型非线性特征提取能力与LR模型解释性优势的有效结合。实验结果表明,在Teclo电信流失数据集上,XG-LR算法的预测精确率达到94.55%,较传统统计学习方法有显著提升。该模型可为企业客户关系管理提供高精度的流失预警工具,支持数据驱动的客户价值评估与营销策略优化。 展开更多
关键词 客户流失预测 统计学习模型 极端梯度提升树 逻辑回归 特征转换 数据平衡 特征提取
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基于BRT模型的合肥中心城区蓝绿空间时空演变及驱动因素研究
11
作者 袁旸洋 汤思琪 +2 位作者 郭蔚 罗尚岑 吕晓倩 《园林》 2023年第12期38-48,共11页
蓝绿空间是城市用地重要组成部分,探究高速城市化进程下蓝绿空间的时空演变及驱动因素,有助于揭示其演化规律,为相关研究及政策制定提供基础。以合肥为例,基于面积变化强度、土地转移矩阵、多阶邻接指数研究中心城区蓝绿空间的时空变化... 蓝绿空间是城市用地重要组成部分,探究高速城市化进程下蓝绿空间的时空演变及驱动因素,有助于揭示其演化规律,为相关研究及政策制定提供基础。以合肥为例,基于面积变化强度、土地转移矩阵、多阶邻接指数研究中心城区蓝绿空间的时空变化;采用增强回归树模型探讨影响城市蓝绿空间扩张的驱动因子。结果表明:(1)2000-2020年,合肥中心城区蓝绿空间总体规模增长了14.8%,呈现稳步增加的阶段性特征。(2)研究时段内合肥中心城区蓝绿空间扩张模式均以边缘式为主、邻接式为辅;新增蓝绿斑块沿大型自然蓝绿斑块集聚,蓝绿空间扩张由城市边缘转向内部。(3)自然要素因子对蓝绿空间扩张的影响(80.8%)大于社会经济因子(19.2%),其中高程(32.1%)、坡度(26.9%)、坡向(21.8%)、人口密度(13%)、第三产业增加值(6.2%)是主要驱动因子。研究探明了近20年来合肥中心城区蓝绿空间的时空演变特征及驱动因子,可为未来城市蓝绿空间规划管理及可持续发展提供支撑。 展开更多
关键词 城市蓝绿空间 时空演变 驱动因子 多阶邻接度指数 增强回归树 合肥市
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基于BRT的森林旅游地游客碳补偿意愿及其影响因素分析——以明月山国家森林公园为例 被引量：12
12
作者 刘照 王立国 +1 位作者 程时雨 黄婧轩 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期267-272,共6页
在全球气候变化日益加剧,极端气候频繁,倡导低碳经济的背景下,碳补偿的展开将带来生态、经济、社会等多重效益,作为利益相关者之一的游客,其行为意愿对于碳补偿市场的发展起着重要作用。基于对255位江西省明月山国家森林公园游客的有效... 在全球气候变化日益加剧,极端气候频繁,倡导低碳经济的背景下,碳补偿的展开将带来生态、经济、社会等多重效益,作为利益相关者之一的游客,其行为意愿对于碳补偿市场的发展起着重要作用。基于对255位江西省明月山国家森林公园游客的有效问卷调查及访谈,运用描述性统计及增强回归树模型,分析游客碳补偿意愿及其影响因素。结果表明,职业、文化程度、气候变化感知度、是否知道森林具有固碳作用、对森林碳汇及其交易渠道的了解程度、是否认为旅游碳排放减少有利于生态环境等因素与森林旅游地游客碳补偿参与意愿具有显著的相关性。 展开更多
关键词 碳补偿 游客 影响因素 增强回归树(brt) 明月山国家森林公园
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农户参与森林碳汇经营管理意愿的影响因素分析——基于增强回归树(BRT)模型的实证研究 被引量：4
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作者 刘照 王立国 王屏 《南方林业科学》 2018年第6期22-28,共7页
森林碳汇对于应对全球气候变化具有重要的意义。农户作为林业生产经营的主体,探寻农户参与森林碳汇的影响因素,对制定相应的调控措施具有积极的参考价值。本文基于江西省5大森林公园周边乡镇的453户农户的调查,利用调查所得数据,运用增... 森林碳汇对于应对全球气候变化具有重要的意义。农户作为林业生产经营的主体,探寻农户参与森林碳汇的影响因素,对制定相应的调控措施具有积极的参考价值。本文基于江西省5大森林公园周边乡镇的453户农户的调查,利用调查所得数据,运用增强回归树(BRT)模型分析影响农户参与森林碳汇经营的各因素的影响差异及规律,结果表明:所调查地区的农户森林碳汇经营的意愿不太高,农户的森林碳汇经营管理程度有待加强;农户森林碳汇经营意愿主要受到森林碳汇经营管理预期和政府相关政策的影响,家庭特征次之,个人特征和森林碳汇认知水平较弱;未来信心、政策落实、成本态度、补偿形式、积极性影响、文化程度、碳汇功能认知是影响农户参与碳汇林经营管理的主要影响因素。 展开更多
关键词 森林碳汇 农户 影响因素 增强回归树模型 江西省
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基于回归近邻成分分析和GBRT的室内定位方法
14
作者 王斌涛 冷腾飞 +1 位作者 王益涵 郑家骅 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第11期66-69,共4页
WiFi指纹定位方法性能易受到室内无线信号波动的影响使得离线指纹存在冗余噪声而导致定位精度不足。对此,本文提出一种改进近邻成分分析(NCA)结合渐近梯度回归树(GBRT)室内定位方法。首先,构造连续可微的目标函数将离散优化问题转化为... WiFi指纹定位方法性能易受到室内无线信号波动的影响使得离线指纹存在冗余噪声而导致定位精度不足。对此,本文提出一种改进近邻成分分析(NCA)结合渐近梯度回归树(GBRT)室内定位方法。首先,构造连续可微的目标函数将离散优化问题转化为连续优化问题,并对离线指纹数据库进行特征提取去除冗余得到离线指纹的主要特征;然后,利用提取特征后的位置指纹数据和特征对应的坐标迭代构造多个CART TREE,利用每个CART TREE损失函数的负梯度值构造集成多个CART TREE得到GBRT定位模型;最后,利用待定位点位置指纹信号特征结合GBRT定位模型预测待定位点位置。实验结果表明:所提出算法相较于其他同类算法误差分别减少14.7%,22.4%,37.1%,能够有效提高定位精度。 展开更多
关键词 室内定位 冗余噪声 近邻成分分析 位置指纹 渐进梯度回归树
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进港航班滑入时间预测 被引量：3
15
作者 唐小卫 丁叶 +2 位作者 张生润 任思豫 吴佳琦 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2218-2224,共7页
准确预测进港航班滑入时间对合理调配航班保障资源和提高机场场面运行效率具有重要意义,可有效克服各大机场粗放式预测航班进港时刻的不足,为此提出一种基于机器学习模型的滑入时间预测方法。以首都机场为具体研究对象,分析进港航班滑... 准确预测进港航班滑入时间对合理调配航班保障资源和提高机场场面运行效率具有重要意义,可有效克服各大机场粗放式预测航班进港时刻的不足,为此提出一种基于机器学习模型的滑入时间预测方法。以首都机场为具体研究对象,分析进港航班滑入时间的影响因素并构建特征集;将线性回归、K-最近邻、支持向量机、决策树、随机森林和梯度提升回归树6种在滑出时间预测方面得到广泛应用的机器学习模型用于进港航班滑入时间预测。研究结果表明:在误差范围±3 min内6种机器学习模型的预测精度均超过90%,表明特征集的构建和模型的选择是有效的;综合预测性能与模型拟合评估结果,梯度提升回归树模型的预测效果最好;在梯度提升回归树模型上场面流量特征的贡献度最大,新引入的跨区特征对预测模型的贡献度超过了大部分传统特征。 展开更多
关键词 航空运输 机场场面运行 滑行时间预测 机器学习 梯度提升回归树
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土地利用与城市轨道交通客流的非线性关系 被引量：2
16
作者 魏丽英 石晶晶 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期43-51,共9页
城市轨道交通站点影响范围内土地利用对客流影响具有时空分异特征且存在类型差异,为针对性探讨不同站点两者的复杂非线性关系,提出一种基于土地利用空间分布规律、对站点实际影响范围进行差异化识别的方法;并通过分时段多尺度地理加权回... 城市轨道交通站点影响范围内土地利用对客流影响具有时空分异特征且存在类型差异,为针对性探讨不同站点两者的复杂非线性关系,提出一种基于土地利用空间分布规律、对站点实际影响范围进行差异化识别的方法;并通过分时段多尺度地理加权回归,获取能够表征土地利用对客流影响时空变化特征的站点聚类指标,采用K-means++算法将研究区域内的站点划分为4类;进而基于改进的梯度提升决策树模型分类定量探讨不同类别下土地利用与轨道交通客流的复杂非线性关系。研究表明:通过捕捉不同站点土地利用与客流的时空分异特征对站点进行分类识别,可有效提升两者非线性关系模型的解释度。根据模型输出结果,发现不同类别站点影响轨道交通客流的关键土地利用要素不同,第1类中关键变量为相对重要性分别为61.35%和30.08%的公交站点数量和慢行密度;第4类的情况类似但相对数值有所变化,公交站点数量的相对重要性由61.35%下降至30.31%;建筑密度在第2类中以66.57%的相对重要度占据最大比例;但在第3类中仅占5.59%。此外,不同类别站点影响范围内土地利用与轨道交通客流的关系存在较为显著且各异的阈值效应。研究表明,对于不同类别站点的用地开发应各有侧重,且应结合实际将土地利用设计指标控制在相应的合理范围内。研究为差异化的站点周边土地利用开发策略的制定提供了理论支持和量化指导。 展开更多
关键词 多尺度地理加权回归 土地利用 空间差异性 阈值效应 梯度提升决策树 轨道交通客流
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基于机器学习的方形截面高层建筑干扰风压预测 被引量：3
17
作者 胡松雁 谢壮宁 杨易 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1425-1437,共13页
为了预测干扰作用下方形截面高层建筑风荷载,进行了576组工况的风洞干扰试验.应用3种机器学习方法对受扰建筑风荷载进行了预测模型的训练、测试和对比验证.预测结果表明:决策树回归(DTR)、随机森林(RF)和梯度提升回归树(GBRT)模型均能... 为了预测干扰作用下方形截面高层建筑风荷载,进行了576组工况的风洞干扰试验.应用3种机器学习方法对受扰建筑风荷载进行了预测模型的训练、测试和对比验证.预测结果表明:决策树回归(DTR)、随机森林(RF)和梯度提升回归树(GBRT)模型均能有效预测受扰建筑风荷载,且预测平均风荷载性能优于预测极值风荷载;GBRT模型在预测风荷载方面表现最佳,该模型预测极小值和平均风荷载得到的R^(2)分别为0.9940和0.9997;经过超参数优化的GBRT模型,不论是内插还是外推,均能展现良好的预测性能;对比显示在迎风面及两侧面上预测风压分布较好,在背风面预测效果相对较弱.GBRT模型可为预测干扰作用下高层建筑风荷载提供一种经济有效的、可以部分替代传统风洞试验和数值模拟的机器学习方法. 展开更多
关键词 高层建筑 干扰效应 风压系数 机器学习 梯度提升回归树
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基于集成学习的交通事故严重程度预测研究与应用 被引量：12
18
作者 单永航 张希 +2 位作者 胡川 丁涛军 姚远 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期33-42,共10页
目前自动驾驶技术重点是关注如何主动避免碰撞,然而在面对其他交通参与者入侵而导致不可避免的碰撞事故场景时,预测车辆在不同行驶模式下的碰撞严重程度来降低事故严重程度的研究却很少。为此,提出一种双层Stacking事故严重程度预测模... 目前自动驾驶技术重点是关注如何主动避免碰撞,然而在面对其他交通参与者入侵而导致不可避免的碰撞事故场景时,预测车辆在不同行驶模式下的碰撞严重程度来降低事故严重程度的研究却很少。为此,提出一种双层Stacking事故严重程度预测模型。基于真实交通事故数据集NASS-CDS完成训练,模型输入为车辆传感器可感知得到的事故相关特征,输出为车内乘员最高受伤级别。在第1层中,通过实验对不同学习器组合进行训练,最终综合考虑预测性能以及耗时挑选K近邻、自适应提升树、极度梯度提升树作为基学习器;在第2层中,为降低过拟合,采用逻辑回归作为元学习器。实验结果表明,该方法准确率达到85.01%,在精确率、召回率和F1值方面优于其他个体模型和集成模型,该预测结果可作为智能车辆决策规划模块先验信息,帮助车辆做出正确的决策,减缓事故损害。最后阐述了模型在L_(2)辅助驾驶与L_(4)自动驾驶车辆中的应用,在常规车辆安全防护的基础上进一步提升车辆的安全性。 展开更多
关键词 交通安全 交通事故严重程度预测 智能车辆 集成学习 K近邻 自适应提升树 极度梯度提升树 逻辑回归
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基于变换域分析和XGBoost算法的超短期风电功率预测模型 被引量：3
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作者 王永生 李海龙 +3 位作者 关世杰 温彩凤 许志伟 高静 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3860-3870,共11页
为应对传统超短期风电功率预测方法在数据潜在关系挖掘和模型收敛速度等方面存在的问题,提出了一种基于变换域分析和极端梯度提升回归树算法(extreme gradient boosting, XGBoost)的超短期风电功率预测方法。首先,通过时间滑动窗口和风... 为应对传统超短期风电功率预测方法在数据潜在关系挖掘和模型收敛速度等方面存在的问题,提出了一种基于变换域分析和极端梯度提升回归树算法(extreme gradient boosting, XGBoost)的超短期风电功率预测方法。首先,通过时间滑动窗口和风电功率指标进行数据构建和低级特征提取。然后,结合快速傅里叶变换(fastFourier transform, FFT)和哈尔小波变换构成的多层次变换域分析方法对风电数据进行分解,充分考虑频域信息在特征学习中的重要性。最后,建立包含FFT、哈尔小波变换和XGBoost算法组合的超短期风电功率预测模型。实验结果表明,采用的多层次变换域分析方法能够充分挖掘原始特征之间的潜在关系,深入捕捉数据的时序关联性,而且XGBoost算法可以有效提升模型的预测性能,与其他预测模型相比,所提方法在不同数据集上均展现出较高的预测精度和较强的特征提取能力。 展开更多
关键词 风电功率预测 傅里叶变换 小波变换 时间滑动窗口 风电功率指标 梯度提升回归树
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基于增强回归树的西非北部沿海底拖网主要商业头足类CPUE与主要环境因子的关系 被引量：1
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作者 刘兵 张健 石建高 《广东海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期71-79,共9页
【目的】研究西非北部沿海不同环境因子对章鱼、墨鱼和鱿鱼等主要商业头足类单位捕捞努力量(CPUE)影响的规律,为合理规划商业性捕捞生产和科学渔业管理等提供参考。【方法】基于2019-2021年西非北部沿海底拖网渔业数据,使用增强回归树模... 【目的】研究西非北部沿海不同环境因子对章鱼、墨鱼和鱿鱼等主要商业头足类单位捕捞努力量(CPUE)影响的规律,为合理规划商业性捕捞生产和科学渔业管理等提供参考。【方法】基于2019-2021年西非北部沿海底拖网渔业数据,使用增强回归树模型(BRT)分析主要商业头足类对于海表面温度(SST)、叶绿素质量浓度、海表面盐度、海表面高度异常,溶解氧浓度、降水量、经度、纬度、海底深度、离岸距离和时间等环境因子的响应规律。【结果与结论】BRT模型在渔业研究中尤其在数据处理方面较传统模型优势明显。本研究以相对重要性值划分11个环境因子对于商业头足类(章鱼、墨鱼和鱿鱼)CPUE影响的强弱:强重要性(10%以上)、一般重要性(5%~10%)和弱重要性(5%以下)。BRT拟合结果表明,SST、纬度、降水量和离岸距离对章鱼CPUE影响有强重要性,纬度、SST、叶绿素质量浓度对墨鱼CPUE影响有强重要性,而降水量、溶解氧浓度、SST对于鱿鱼CPUE影响有强重要性。纬度对章鱼和墨鱼的CPUE影响有强重要性,较高的CPUE分别出现在24°N以南(章鱼)和23°N―27°N之间(墨鱼);离岸距离对章鱼和鱿鱼CPUE影响均在一般重要性以上,离岸30~70 km范围内CPUE较高;3种头足类中,鱿鱼CPUE受时间影响最大,较高CPUE出现在1月和7月。环境因子中,SST对3种头足类影响均有强重要性,相对重要性均在20%以上,其中对于章鱼和墨鱼影响效应相反,章鱼趋暖而墨鱼趋寒;溶解氧浓度与鱿鱼CPUE呈正相关;叶绿素质量浓度对墨鱼CPUE影响有强重要性,叶绿素质量浓度较低时CPUE较平稳,但当质量浓度超过4 mg·m^(-3)时CPUE却逐渐下降。降水量对于3种头足类CPUE影响均在一般重要性以上,随降水量增加,鱿鱼CPUE有所上升,而章鱼和墨鱼CPUE先升高后降低。 展开更多
关键词 西非海域 底拖网 头足类 增强回归树 单位捕捞努力量 环境因子
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