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融合XGBoost和SVR的滑坡位移预测 被引量：1
1
作者 王惠琴 梁啸 +4 位作者 何永强 李晓娟 张建良 郭瑞丽 刘宾灿 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期149-158,共10页
利用极端梯度提升与支持向量回归,同时结合猎人猎物优化算法的优势,提出了一种融合极端梯度提升和支持向量回归的滑坡位移预测模型.首先采用极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)进行滑坡位移初步预测,进一步利用猎人猎物... 利用极端梯度提升与支持向量回归,同时结合猎人猎物优化算法的优势,提出了一种融合极端梯度提升和支持向量回归的滑坡位移预测模型.首先采用极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)进行滑坡位移初步预测,进一步利用猎人猎物优化算法(hunter-prey optimizer,HPO)优化支持向量回归(support vector regression,SVR)的超参数而构建了一种组合预测模型(HPO-SVR)以修正XGBoost的预测结果.两组滑坡位移实测数据表明:HPO算法通过不断更新猎人与猎物位置的动态寻优策略,获得了更加合理的SVR的超参数.相对于XGBoost、SVR,以及其与粒子群优化算法、遗传算法和HPO的组合预测模型而言,XGBoost-HPO-SVR组合模型在阳屲山滑坡和脱甲山滑坡位移预测中取得了良好的效果,其均方根误差和平均绝对误差分别为3.505和1.357,0.550和0.538. 展开更多
关键词 极端梯度提升 支持向量回归 猎人猎物优化算法 滑坡位移预测
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基于BO-XGBoost模型的衢州市浅层滑坡易发性评价
2
作者 王凯 邬礼扬 +3 位作者 殷坤龙 曾韬睿 谢小旭 龚泉冰 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第3期197-209,共13页
机器学习模型作为评估滑坡易发性的先进工具,其精度的提高是获得高质量易发性区划图的核心。为优化机器学习模型,克服传统模型在预测浅层滑坡方面的不足,提出了一种基于贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)的极端梯度提升树(extreme g... 机器学习模型作为评估滑坡易发性的先进工具,其精度的提高是获得高质量易发性区划图的核心。为优化机器学习模型,克服传统模型在预测浅层滑坡方面的不足,提出了一种基于贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)的极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,用以评价衢州市的浅层滑坡易发性。首先,基于衢州市682处浅层滑坡的基础数据,选取坡度、坡向等10个指标构建指标因子体系;然后构建XGBoost模型,使用贝叶斯算法进行超参数优化;最后使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线以及统计方式进行精度分析,并与其他的机器学习模型进行对比。结果表明:①BO-XGBoost模型(AUC=0.874)预测精度最高,比XGBoost模型性能提升了4.17%,且根据浅层滑坡在各易发性等级的分布情况,BO-XGBoost模型在极高易发区中浅层滑坡数占比最高,为36.80%,滑坡比率最高,为3.92;②衢州市浅层滑坡极高和高易发区主要分布于北部、南部和中部山区的道路和水系沿线区域;③土地利用类型为草地、居民点距离小于400 m、道路距离与水系距离小于150 m是衢州市浅层滑坡发育的主要影响因素。研究提出的模型显著优于传统方法,提高了滑坡易发性评价的准确性,为东部沿海山区的浅层滑坡易发性评价提供了一种新颖的技术方案。 展开更多
关键词 浅层滑坡 易发性评价 极端梯度提升树(xgboost) 贝叶斯优化(BO)
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利用XGBoost模型查明土地利用格局对行人交通事故严重程度的非线性影响 被引量：1
3
作者 刘琪琪 陈春 匡新晖 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第3期1253-1261,共9页
土地利用与交通安全是城市地理和交通运输领域共同关注的热点,但目前关于土地利用对行人交通事故的影响研究多纳入建成环境统一框架,并多采用土地利用混合度或土地利用类型占比来衡量,缺乏对土地利用类型的细化研究,难以有效指导设计实... 土地利用与交通安全是城市地理和交通运输领域共同关注的热点,但目前关于土地利用对行人交通事故的影响研究多纳入建成环境统一框架,并多采用土地利用混合度或土地利用类型占比来衡量,缺乏对土地利用类型的细化研究,难以有效指导设计实践。以重庆市渝中区为例,基于兴趣点(point of interest,POI)数据对土地利用类型进行精细刻画,应用极致梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,探究土地利用类型以及行人、道路条件、道路环境等对行人交通事故严重程度影响的非线性关系。研究发现:①土地利用类型对行人交通事故严重程度有重要作用,其中影响较大的分别是医院、住宅和教育用地,事故点缓冲区300 m内存在医院、居民小区以及教育用地对行人交通事故严重程度有降低作用;②弯道和弯坡道的道路线形处是严重行人交通事故的高发区;路段进出口处、窄路等路口路段处对行人交通事故严重程度有降低作用。研究结论可为精细化的土地利用规划与治理以降低行人交通事故严重程度提供一定的政策启示。 展开更多
关键词 土地利用 建成环境 极致梯度提升决策树(xgboost) 交通安全
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基于IRMO-XGBoost的地表沉陷预计模型研究
4
作者 王军胜 王宏涛 +4 位作者 张文 白宇 金亮星 高志勇 刘娉婷 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第9期3504-3513,共10页
煤矿地表沉陷严重威胁矿区生态环境及周边基础设施安全,因此精准预计地表沉陷意义重大。但地表沉陷的预计复杂,概率积分法预计地表沉陷准确性较低。提出了一种基于改进的径向移动(Improved Radial Movement Optimization,IRMO)算法优化... 煤矿地表沉陷严重威胁矿区生态环境及周边基础设施安全,因此精准预计地表沉陷意义重大。但地表沉陷的预计复杂,概率积分法预计地表沉陷准确性较低。提出了一种基于改进的径向移动(Improved Radial Movement Optimization,IRMO)算法优化极致梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的地表沉陷预计模型,通过IRMO算法选择XGBoost算法中的学习率、正则化等超参数的最优值,提高了地表沉陷预计精度,并与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的XGBoost算法、XGBoost算法的预测结果进行了对比分析,IRMO-XGBoost模型的均方根误差R_(MSE)(0.156)和平均绝对误差M_(AE)(0.126)更低,决定系数R^(2)(0.970)更高。运用IRMO-XGBoost模型对建北煤矿4^(-2)煤305工作面的地表沉陷值进行了预测,结果表明,IRMO-XGBoost模型预测精度明显优于XGBoost算法。最后用Shapley解释(SHapley Additive exPlanations,SHAP)方法量化模型的输入特征对地表沉陷预测的贡献。基于IRMO-XGBoost构建的地表沉陷预计模型精度高,可以极大地帮助矿区掌握地表沉陷对地表环境的破坏程度,为矿区生态环境的保护管理和安全生产措施的制定提供超前预测。 展开更多
关键词 安全工程 地表沉陷预计 改进的径向移动算法 极致梯度提升算法 概率积分法
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基于ICOA-XGBoost的光伏阵列复合故障诊断研究
5
作者 张子洵 魏业文 +2 位作者 张轲钦 方豪 吴先用 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期251-259,共9页
为提高光伏阵列复合故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊算法(ICOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的故障诊断方法。首先,通过分析光伏阵列在不同故障状态下的输出特性,构建一个9维故障特征向量作为模型的输入变量。然后,将结合改进C... 为提高光伏阵列复合故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊算法(ICOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的故障诊断方法。首先,通过分析光伏阵列在不同故障状态下的输出特性,构建一个9维故障特征向量作为模型的输入变量。然后,将结合改进Circle混沌映射、Levy飞行和t分布随机扰动的ICOA算法与麻雀搜索算法(SSA)、鲸鱼优化算法(WOA)和长鼻浣熊算法(COA)相比较,其在寻优能力、稳定性和收敛速度方面展现出优越性。随后,利用改进的ICOA算法优化XGBoost模型,有效解决了模型初始化参数的设置问题。实验结果显示,结合9维故障特征向量的ICOA-XGBoost模型在故障诊断精度上达到97.23%,优于其他对比模型,证实了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 改进长鼻浣熊算法 极端梯度提升
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基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型
6
作者 师国东 胡明茂 +3 位作者 宫爱红 龚青山 郭庆贺 谭浩 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3467-3484,共18页
为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用... 为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)对长短期记忆神经网络(LSTM)中的超参数进行自适应寻优,并将优化后的超参数代入LSTM中对车辆油耗进行建模预测。结合实际车辆油耗算例进行对比实验,结果表明,相对于其他对比模型,XGBoost-MSIWOA-LSTM预测模型预测精度更高,对降低车辆油耗具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 油耗预测 极端梯度提升树 多策略改进的鲸鱼优化算法 长短期记忆神经网络 自适应寻优
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基于RF-XGBoost算法的无人机多回合攻防博弈决策
7
作者 邹世培 王玉惠 刘鸿睿 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第2期518-526,共9页
为解决不平衡空战数据集下的无人机多回合博弈对抗问题,提出一种随机森林-极限梯度提升(random forest-eXtreme gradient boosting, RF-XGBoost)算法以进行攻防博弈决策研究。通过分析红蓝双方的运动状态和空战信息,建立支付矩阵模型,... 为解决不平衡空战数据集下的无人机多回合博弈对抗问题,提出一种随机森林-极限梯度提升(random forest-eXtreme gradient boosting, RF-XGBoost)算法以进行攻防博弈决策研究。通过分析红蓝双方的运动状态和空战信息,建立支付矩阵模型,利用线性归纳法求解当前博弈纳什均衡解和期望收益,以蓝方最终获胜作为博弈对抗是否停止的判断条件。在博弈对抗过程中,首先基于随机森林(random forest, RF)算法对空战数据集进行特征降维以提高空战决策的实时性,然后提出改进的XGBoost算法来处理不平衡数据集,将其用于确定最优机动动作以提高机动决策准确率和提升蓝方对抗态势,并得到下一回合的红蓝空战信息;之后,根据下一回合的支付矩阵模型重新计算纳什均衡解和期望收益,直至蓝方获胜;最后,通过仿真验证所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无人机 随机森林 极限梯度提升 多回合博弈
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基于XGBoost的气液两相流流型超声识别方法
8
作者 苏茜 白凡 +1 位作者 刘振兴 刘彰 《化工进展》 北大核心 2025年第4期1786-1793,共8页
气液两相流现象广泛存在于石油开采与运输、能源化工、航空航天等诸多领域。针对气液两相流流型识别问题,基于有限元多物理耦合仿真技术,建立典型气液两相全稳态流型的二维几何剖分仿真模型。设计双发四收的超声换能器收发方式以及三时... 气液两相流现象广泛存在于石油开采与运输、能源化工、航空航天等诸多领域。针对气液两相流流型识别问题,基于有限元多物理耦合仿真技术,建立典型气液两相全稳态流型的二维几何剖分仿真模型。设计双发四收的超声换能器收发方式以及三时段组合采样的采样模式对气液两相流全流型进行测试,结合超声波在气液流体中的传播机理对声压信号进行特征映射,并作为极限梯度提升树(XGBoost)分类算法的输入参数,实现对气液两相流分层流、泡状流、环状流和塞流4种流型分类。在此基础上,通过挖掘超声机理对分层流和塞流两类流型进行细分,即区分平滑分层流,波状分层流和塞状流、段塞流流型,从而实现对气液两相流全流型分类。超声传播机理特征与时域特征分类效果对比结果表明:搭建的基于超声的多接收分布式超声测试系统能提取更具流型识别性的超声机理特征参数,相较于时频特征具有较高的识别率,气液两相流分层流、泡状流、环状流和塞流总体识别率为98.5%,其中平滑分层流和波状分层流最高识别率为96.15%,气液塞状流和气液段塞流最高识别率为96.85%。 展开更多
关键词 超声测试 有限元仿真 气液两相流 极限梯度提升树 流型识别
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基于XGboost和线性回归的军队体系建设“成本-能力”组合优化模型
9
作者 张玉婷 杨镜宇 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第2期486-495,共10页
不确定性条件下的体系能力评估和优化是提升军事体系建设效能的重要方式和手段。着眼军队体系建设中多种“成本-能力”方案优选问题,借鉴投资组合优化理论,采用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGboost)二分类模型、线性回归... 不确定性条件下的体系能力评估和优化是提升军事体系建设效能的重要方式和手段。着眼军队体系建设中多种“成本-能力”方案优选问题,借鉴投资组合优化理论,采用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGboost)二分类模型、线性回归、三点估计等方法,构建“成本-能力”组合优化模型,汇总多个评估标准,得出备选方案的经济价值和对备选方案不确定性的敏感程度,综合分析,得到最优备选方案,并将模型应用于体系建设案例中进行验证,研究成果为“成本-能力”组合备选方案评估优选提供理论依据及实践方法。 展开更多
关键词 组合优化 xgboost二分类 线性回归 三点估计 体系能力
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基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost模型的大坝变形预测
10
作者 柯扬忠 程小龙 +2 位作者 程志良 刘陶胜 王丽丽 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期19-25,共7页
针对大坝变形预测中存在的影响因素多、数据复杂度高和非线性问题,以及不同参数组合对预测精度的显著影响,本文提出了一种融合最优变分模态分解(OVMD)、递归特征消除及交叉验证(RFECV)、粒子群优化算法(PSO)和极限梯度提升算法(XGBoost... 针对大坝变形预测中存在的影响因素多、数据复杂度高和非线性问题,以及不同参数组合对预测精度的显著影响,本文提出了一种融合最优变分模态分解(OVMD)、递归特征消除及交叉验证(RFECV)、粒子群优化算法(PSO)和极限梯度提升算法(XGBoost)的大坝变形预测模型.首先对大坝的变形数据进行OVMD分解,将原始数据分解成K个模态分量;其次,使用RFECV为每个模态分量进行最优特征子集筛选;最后使用PSO对XGBoost的参数进行优化,构建基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost的大坝变形预测模型;以中国江西省某大坝2009—2015年变形监测数据为例,对大坝的垂直沉降位移进行预测,设置不同对照组进行验证.实验结果表明,OVMD-RFECV-PSO-XGBoost预测模型的EMS为0.1411mm,EMAP为5.9455%,R2为0.9348,预测精度均优于其他对照模型. 展开更多
关键词 大坝变形预测 最优变分模态分解 递归特征消除及交叉验证 粒子群优化算法 极限梯度提升算法 机器学习
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基于BOA-XGBoost的沥青路面抗滑性能预测方法 被引量：1
11
作者 许新权 户媛姣 +1 位作者 翁宇涵 何伟杰 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期35-44,共10页
道路表面纹理是影响抗滑性能的关键因素。为深入研究其影响机理,解决多特征数据条件下传统预测方法精度受限的问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BOA)和极端梯度提升(XGBoost)融合的路面抗滑性能评估模型。制备了不同级配类型的沥青混合料... 道路表面纹理是影响抗滑性能的关键因素。为深入研究其影响机理,解决多特征数据条件下传统预测方法精度受限的问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BOA)和极端梯度提升(XGBoost)融合的路面抗滑性能评估模型。制备了不同级配类型的沥青混合料试件,基于摆式摩擦仪和三维激光扫描设备分别获取试件表面的摩擦数据和三维纹理数据;提取高度、波长、形状参数用以描述纹理结构,并进行纹理特征重要性分析,明确显著影响抗滑性能因子;引入贝叶斯优化算法的搜索极端梯度来提升模型的最优关键参数,并构建了抗滑性能预估模型。研究结果表明:所提出的模型与对比模型相比,其精度更高,相关系数R^(2)=0.8906,分别比对比模型提升了25.2%、13.0%、15.1%,能有效地关联纹理特征与路面抗滑性能。 展开更多
关键词 道路工程 路面抗滑性能 三维纹理 特征重要性分析 贝叶斯优化算法 极端梯度提升
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基于XGBoost⁃PLUS模型的成渝城市群生态安全格局多情景模拟及反规划优化
12
作者 邱大鹅 张军以 +1 位作者 杨晓雪 齐渴路 《生态学报》 北大核心 2025年第16期7905-7920,共16页
工业化城镇化快速发展导致土地利用/土地覆被剧烈变化,造成了土地退化、生物多样性丧失等一系列生态环境问题。基于未来长时间序列土地利用变化的生态安全格局共性问题,“反规划”提出优化策略,就成为应对不确定发展情境下区域生态安全... 工业化城镇化快速发展导致土地利用/土地覆被剧烈变化,造成了土地退化、生物多样性丧失等一系列生态环境问题。基于未来长时间序列土地利用变化的生态安全格局共性问题,“反规划”提出优化策略,就成为应对不确定发展情境下区域生态安全的重要途径。以成渝城市群为研究区,使用InVEST、PLUS模型、XGBoost机器算法等方法,提取潜在生态源地,优化生态阻力面空间权重分配,识别多种发展情境下成渝城市群生态安全格局共性问题并提出优化策略。结果表明:(1)成渝城市群2020和2035年(NDS、CPS、EDS、EPS)生态源地分别为53、51、50、43、51个,面积为24892.75、24462.57、24119.43、23833.75、27249.36 km^(2),空间呈“U”型半包围结构,集中分布在成渝城市群边缘;(2)2020和2035年不同发展情景下成渝城市群生态廊道呈“边缘贯通⁃中疏⁃东密”的网状结构,生态夹点集中分布在川东平行岭谷区,生态障碍点广泛分布在以成都平原为核心的长距生态廊道中部;(3)基于多种发展情境下生态安全格局共性问题“反规划”构建了“一轴两带四区多点”的生态安全优化格局。研究结果可为成渝城市群社会经济与生态安全建设协调发展提供科学依据。 展开更多
关键词 xgboost机器算法 PLUS模型 生态安全格局 电路理论 成渝城市群
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基于XGBoost算法划痕损伤PVC-P土工膜力学性能预测
13
作者 张宪雷 刘建群 张文慧 《水电能源科学》 北大核心 2025年第5期111-115,共5页
面膜堆石坝上游坝面膜防渗结构因施工操作不当或多孔隙介质垫层界面特性易造成PVC-P土工膜物理性划痕损伤,为判别划痕损伤PVC-P土工膜能否满足工程安全运行要求,以划痕损伤PVC-P土工膜断裂强度/延伸率试验数据为依托,构建了基于极端梯... 面膜堆石坝上游坝面膜防渗结构因施工操作不当或多孔隙介质垫层界面特性易造成PVC-P土工膜物理性划痕损伤,为判别划痕损伤PVC-P土工膜能否满足工程安全运行要求,以划痕损伤PVC-P土工膜断裂强度/延伸率试验数据为依托,构建了基于极端梯度提升(XGBoost)算法的预测模型,将该模型预测结果与随机森林(RF)算法预测结果进行比较,选用平均绝对误差(M MAE)、平均绝对百分比误差(M_(MAPE))、均方根误差(R_(RMSE))和决定系数(R^(2))作为评价指标评估了预测精度,并运用SHAP算法获得影响作用较大的划痕损伤阈值。结果表明,基于XGBoost算法的预测模型预测精度更高,SHAP法能够合理解释模型的预测结果,划痕角度是影响损伤后力学性能的主要因素。研究结果为工程技术人员准确预判划痕损伤PVC-P土工膜力学性能提供了参考。 展开更多
关键词 极端梯度提升树(xgboost)算法 随机森林(RF)算法 力学性能预测 PVC-P土工膜 断裂强度 断裂延伸率
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融合XGBoost与Transformer的飞行员操纵风险预警方法
14
作者 王文超 何健 +1 位作者 汪磊 张航宾 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期121-128,共8页
为强化飞行过程中的风险管理机制,提出一种融合飞行大数据的飞行员操纵风险性预警方法。首先,从快速存取记录仪(QAR)数据中筛选与不稳定进近相关的核心参数,并利用梯度提升决策树(XGBoost)算法进行特征优化,确定关键风险预警指标。然后... 为强化飞行过程中的风险管理机制,提出一种融合飞行大数据的飞行员操纵风险性预警方法。首先,从快速存取记录仪(QAR)数据中筛选与不稳定进近相关的核心参数,并利用梯度提升决策树(XGBoost)算法进行特征优化,确定关键风险预警指标。然后,融合Transformer网络的注意力机制,构建有效捕捉时空依赖性的动态风险识别架构。最后,以山东某航空公司B737-800型机的航班数据为例,验证方法性能。结果表明:该方法能够有效预测飞行中的风险事件,尤其在降落前的关键时刻,方法可提供高精度的风险预警。与传统预警方法相比,该方法在识别精度、方法泛化性以及特征提取效能方面表现出显著优势。 展开更多
关键词 飞行员 风险预警 极限梯度提升(xgboost) TRANSFORMER 快速存取记录仪(QAR)
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基于HEOA-XGBoost组合模型的边坡稳定性预测
15
作者 祁云 白晨浩 +3 位作者 秦凯 段宏飞 李绪萍 汪伟 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期137-144,共8页
为预防边坡失稳安全事故发生,针对边坡失稳的不确定性及影响因素的复杂性等问题,提出一种基于人类进化优化算法(HEOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的组合模型,以预测边坡稳定性。首先分析影响边坡失稳的主控因素,选取边坡岩体的6项影响因... 为预防边坡失稳安全事故发生,针对边坡失稳的不确定性及影响因素的复杂性等问题,提出一种基于人类进化优化算法(HEOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的组合模型,以预测边坡稳定性。首先分析影响边坡失稳的主控因素,选取边坡岩体的6项影响因素建立边坡稳定性预测指标体系;其次利用极差标准化统一样本量纲,并采用合成少数类过采样技术(SMOTE)平衡样本等级分布;然后通过HEOA优化XGBoost模型的最大深度、学习率、子样本比例、列样本比例和最小损失;最后利用准确率、精确率、召回率、F_(1)分数和科恩卡帕系数综合评价所建模型的预测结果,并将该模型应用于具体工程实例。结果表明:经HEOA优化后XGBoost模型的最大深度、学习率、子样本比例、列样本比例和最小损失分别为6、0.5838、0.4615、0.5846和0.0244时效果凸显;HEOA-XGBoost组合模型预测边坡稳定性状态相比于其他智能算法优化的XGBoost模型和单一XGBoost模型,其各评价指标均有所提升,表明该模型预测边坡稳定性状态具有较高的精准度和泛化性。 展开更多
关键词 边坡稳定性 人类进化优化算法(HEOA) 极端梯度提升(xgboost) 极差标准化 合成少数类过采样技术(SMOTE)
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基于WGAN-XGBoost的ADS-B异常数据检测模型
16
作者 李怀谦 陈雨昊 +1 位作者 付宇翔 沈嘉意 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第8期188-195,共8页
为保障航空运行安全、提升空域管理效率并增强系统对欺骗与干扰的防御能力,提出一种融合Wasserstein生成对抗网络(WGAN)和极限梯度提升(XGBoost)算法的异常数据检测模型。首先,通过WGAN学习预处理后ADS-B数据的内在分布特征,生成异常数... 为保障航空运行安全、提升空域管理效率并增强系统对欺骗与干扰的防御能力,提出一种融合Wasserstein生成对抗网络(WGAN)和极限梯度提升(XGBoost)算法的异常数据检测模型。首先,通过WGAN学习预处理后ADS-B数据的内在分布特征,生成异常数据,将其与原始数据融合作为训练数据集;其次,基于XGBoost算法训练混合数据集,构建异常分类检测器;最后,通过试验与朴素贝叶斯、逻辑回归、感知机等基准模型开展性能对比。结果表明:与其他机器学习异常数据检测器相比,XGBoost异常数据检测器在准确率、精确率、召回率、F_(1)分数等6项指标上均表现更优,其中准确率和精确率均超过0.999;模型检测243792条数据的总耗时为2.0702 s,平均每条数据检测耗时0.0085 ms,在检测性能与时间成本间实现最优平衡,且经真实异常事件验证,具备良好的实用性与适用性。 展开更多
关键词 Wasserstein生成对抗网络(WGAN) 极限梯度提升(xgboost) 广播式自动相关监视(ADS-B) 异常数据检测 朴素贝叶斯
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基于PSO-CNN-XGBoost水下柱形装药峰值超压预测 被引量：4
17
作者 刘芳 李士伟 +1 位作者 卢熹 郭策安 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1602-1612,共11页
为探索水下柱形装药结构、爆距等参数与水下柱形装药峰值超压的关系,将装药样本数据视为二维数据,建立粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、一维卷积神经网络(1D Convolutional Neural Network,1DCNN)和极端梯度提升(Extr... 为探索水下柱形装药结构、爆距等参数与水下柱形装药峰值超压的关系,将装药样本数据视为二维数据,建立粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、一维卷积神经网络(1D Convolutional Neural Network,1DCNN)和极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)的水下柱形装药峰值超压融合预测算法。采用相关性分析与数据可视化方法,分析装药结构参数、爆距与峰值超压之间的关联关系。设计1DCNN深度网络挖掘不同长径比、爆距等参数与峰值超压之间的纵向时序关系。运用XGBoost算法寻找装药结构参数、爆距与峰值超压之间的横向非线性关系,提升小样本数据的预测精度。使用PSO算法优化1DCNN和XGBoost的超参数,获得最优算法结构。研究结果表明,在包含10种智能算法的对比实验中,PSO-CNN-XGBoost水下柱形装药峰值超压预测算法在精度、稳定性、拟合程度上均高于其他模型。 展开更多
关键词 水下柱形装药 长径比 爆距 峰值超压 粒子群优化算法 一维卷积神经网络 极端梯度提升
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结合SVM与XGBoost的链式多路径覆盖测试用例生成 被引量：3
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作者 钱忠胜 俞情媛 +3 位作者 张丁 姚昌森 秦朗悦 成轶伟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2795-2820,共26页
机器学习方法可很好地与软件测试相结合,增强测试效果,但少有学者将其运用于测试数据生成方面.为进一步提高测试数据生成效率,提出一种结合SVM(support vector machine)和XGBoost(extreme gradient boosting)的链式模型,并基于此模型借... 机器学习方法可很好地与软件测试相结合,增强测试效果,但少有学者将其运用于测试数据生成方面.为进一步提高测试数据生成效率,提出一种结合SVM(support vector machine)和XGBoost(extreme gradient boosting)的链式模型,并基于此模型借助遗传算法实现多路径测试数据生成.首先,利用一定样本训练若干个用于预测路径节点状态的子模型(SVM和XGBoost),通过子模型的预测精度值筛选最优子模型,并根据路径节点顺序将其依次链接,形成一个链式模型C-SVMXGBoost(chained SVM and XGBoost).在利用遗传算法生成测试用例时,使用训练好的链式模型代替插桩法获取测试数据覆盖路径(预测路径),寻找预测路径与目标路径相似的路径集,对存在相似路径集的预测路径进行插桩验证,获取精确路径,计算适应度值.在交叉变异过程中引入样本集中路径层级深度较大的优秀测试用例进行重用,生成覆盖目标路径的测试数据.最后,保留进化生成中产生的适应度较高的个体,更新链式模型C-SVMXGBoost,进一步提高测试效率.实验表明,C-SVMXGBoost较其他各对比链式模型更适合解决路径预测问题,可提高测试效率.并且通过与已有经典方法相比,所提方法在覆盖率上提高可达15%,平均进化代数也有所降低,在较大规模程序上其降低百分比可达65%. 展开更多
关键词 测试用例 SVM xgboost 链式模型 多路径覆盖
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基于WOA-VMD-XGBoost的混凝土坝变形预测 被引量：5
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作者 常留红 李晨玉 +3 位作者 曾子彬 尹光景 赵芃芃 薛雄 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期146-157,共12页
建立混凝土坝高精准变形预测模型是掌握坝体结构服役性态的关键,而其变形监测数据具有复杂的非线性和非平稳特征,会影响预测模型的精度及泛化能力。针对上述问题,引入鲸鱼优化算法(WOA)和包络熵理论自适应寻优变分模态分解(VMD)参数,根... 建立混凝土坝高精准变形预测模型是掌握坝体结构服役性态的关键,而其变形监测数据具有复杂的非线性和非平稳特征,会影响预测模型的精度及泛化能力。针对上述问题,引入鲸鱼优化算法(WOA)和包络熵理论自适应寻优变分模态分解(VMD)参数,根据最佳参数组合多尺度分解变形数据,得到多个不同特征尺度的本征模态函数(IMF)。通过重构分量为新分量,将新分量分别输入极端梯度提升(XGBoost)模型中进行预测,叠加各预测结果得到最终预测值。基于山口岩碾压混凝土拱坝变形监测数据,开展支持向量回归机(SVR)、随机森林(RF)、XGBoost、WOA-VMD-XGBoost等4种模型的精度、泛化能力对比研究。结果表明:相比于单一预测模型,组合模型有效挖掘了变形信号多尺度特征,降低了非线性、非平稳性对模型性能的影响,在精度、泛化能力中表现出更高性能。该组合模型为大坝变形监测提供了理论依据和应用参考。 展开更多
关键词 混凝土坝 变形预测 鲸鱼优化算法 包络熵 变分模态分解 极端梯度提升
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基于WOA-XGBoost的膜下滴灌棉花蒸散量预测模型 被引量：3
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作者 曹缘 王振华 +3 位作者 张继红 刘宁宁 李文昊 张金珠 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期1280-1286,共7页
为了科学准确地预测膜下滴灌棉花蒸散量,基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和极端梯度提升树(XGBoost),提出了WOA-XGBoost棉花蒸散量预测模型.采用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)筛选影响棉花... 为了科学准确地预测膜下滴灌棉花蒸散量,基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和极端梯度提升树(XGBoost),提出了WOA-XGBoost棉花蒸散量预测模型.采用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)筛选影响棉花蒸散量的关键因素,依据相关系数排序构建输入组合,代入WOA-XGBoost模型进行模拟.并与XGBoost,SVM,WOA-SVM和PSO-XGBoost预测结果进行对比验证.结果表明:太阳辐射、最低气温、最高气温、相对湿度、风速和土壤温度与棉花蒸散量相关性较大,其MIC值分别为0.722,0.546,0.496,0.475,0.379和0.219,基于上述6个因素构建的WOA-XGBoost模型综合性能最优,R^(2),MAE,RMSE和MAPE分别为0.922,0.038 mm/h,0.064 mm/h和0.221,预测精度均优于相同输入参数下的其他4种模型.因此,推荐使用WOA-XGBoost模型模拟相关因素与膜下滴灌棉花蒸散量之间的非线性关系.研究可为精确计算膜下滴灌棉花蒸散量提供科学依据,为灌溉决策优化提供参考. 展开更多
关键词 蒸散量 棉花 极端梯度提升树模型 鲸鱼优化算法 预测模型
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