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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
1
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
2
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VIF-GBRT-MC模型的日径流预测 被引量：1
3
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
4
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
5
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
6
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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基于时间序列关系的GBRT交通事故预测模型 被引量：9
7
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GBRT模型的湖南县域农村居民点整治潜力预测 被引量：8
8
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Lasso和Xgboost的油价预测研究 被引量：12
9
作者 施国良 景志刚 范丽伟 《工业技术经济》 CSSCI 北大核心 2018年第7期31-37,共7页
鉴于国际原油价格波动的频繁性和对国民经济的重要性,油价的预测和油价的影响因素研究一直是国内外的研究热点。为了提高油价预测的准确性,本文在总结前人提出的油价影响因素的基础上,运用Lasso方法筛选出美国原油生产成本、WTI原油期... 鉴于国际原油价格波动的频繁性和对国民经济的重要性,油价的预测和油价的影响因素研究一直是国内外的研究热点。为了提高油价预测的准确性,本文在总结前人提出的油价影响因素的基础上,运用Lasso方法筛选出美国原油生产成本、WTI原油期货价格、中国原油产量等11个主要影响因素,之后使用Xgboost方法对油价进行预测。数值试验结果表明,相比较其它预测方法,本文构建的Lasso-Xgboost组合方法预测精度更高,泛化能力更强。最后本文应用已有模型对2018~2019年WTI原油价格进行趋势预测。 展开更多
关键词 Lasso方法 Xgboost方法 Lasso-Xgboost方法 WTI现货价格预测 模型误差 分类与回归树
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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
10
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
11
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XGBoost扩展金融因子的风电功率预测方法 被引量：9
12
作者 王永生 关世杰 +3 位作者 刘利民 高静 许志伟 刘广文 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1038-1049,共12页
现有风电功率预测模型的主要输入特征包括气象数据和功率数据,高精度气象数据获取困难、数据间潜在关系难以表示、预测模型收敛缓慢,提出基于极端梯度提升回归树算法(XGBoost)扩展金融因子的超短期风电功率预测新方法,以及基于风电时序... 现有风电功率预测模型的主要输入特征包括气象数据和功率数据,高精度气象数据获取困难、数据间潜在关系难以表示、预测模型收敛缓慢,提出基于极端梯度提升回归树算法(XGBoost)扩展金融因子的超短期风电功率预测新方法,以及基于风电时序数据衍生金融因子的预测模型.采用具有较高预测准确率与较快训练速度的XGBoost算法进行预测,使得预测模型快速收敛.在中国内蒙古某风电场的风电功率数据集与德国Tennet公司风电功率数据集上进行实验验证.实验结果表明,以R2score为例,所提方法与基准方法相比提升约14.71%.所提方法中的建模与预测合计时间不超过500 ms. 展开更多
关键词 风力发电 超短期风电功率预测 梯度提升回归树 XGboost 金融因子
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基于回归近邻成分分析和GBRT的室内定位方法
13
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
14
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
15
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
16
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
17
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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青藏高原草地地上生物量估算 被引量：8
18
作者 姚雨微 任鸿瑞 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3049-3059,共11页
及时准确评估草地产草量对草地资源的科学管理和可持续发展具有重要意义。青藏高原自然环境特殊,气候差异显著,地形复杂,仅依靠遥感信息准确监测草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)变化有较大限制。基于青藏高原草地AGB野外实测... 及时准确评估草地产草量对草地资源的科学管理和可持续发展具有重要意义。青藏高原自然环境特殊,气候差异显著,地形复杂,仅依靠遥感信息准确监测草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)变化有较大限制。基于青藏高原草地AGB野外实测数据与Landsat遥感影像,探索了植被指数表征草地AGB信息的有效性,评估了气象和地形信息对准确估算草地AGB的影响,综合利用气象、地形和遥感信息,在新一代地球科学数据和分析应用平台(Google Earth Engine)上构建了梯度增强回归树草地AGB估算模型,绘制了青藏高原多年草地AGB空间分布图。结果表明:(1)基于单因素遥感因子的线性回归模型仅能解释8%—40%的草地AGB变化情况,其中绿色归一化植被指数(Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI)对草地AGB解释能力较强(40%)。(2)基于遥感因子构建的梯度增强回归树模型测试集R~2为0.57。分别添加气象、地形信息,模型对草地AGB的估测准确性有所提升,测试R~2为0.62和0.63。(3)基于气象、地形和遥感因子的多因素估测模型能够提高草地AGB估测精度,经递归特征消除法优选后,基于13个特征变量的梯度增强回归树模型拟合效果最好(训练数据集R~2=0.79,RMSE=43.42 g/m^(2),P<0.01;测试数据集R~2=0.66,RMSE=53.64 g/m^(2),P<0.01),可以解释66%草地AGB变化情况。(4)2010年青藏高原平均AGB为94.58 g/m^(2),2015年93.63 g/m^(2),2020年100.78 g/m^(2)。青藏高原西北部草地AGB较低,东南部草地AGB较高,整体呈现自西北向东南逐渐增加的分布格局。研究结果为准确估算青藏高原草地产草量和碳储量等研究提供重要参考。 展开更多
关键词 青藏高原 草地地上生物量 梯度增强回归树 遥感
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低覆盖草地叶面积指数遥感估算方法 被引量：1
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作者 张云峰 任鸿瑞 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期588-598,共11页
有效估算低覆盖草地叶面积指数(LAI),对监测低覆盖草地生长状况、优化完善草地管理具有重要意义。以往针对草地叶面积指数的研究大多集中于中高覆盖度草地,对低覆盖草地的研究相对较少。利用谷歌地球引擎(GEE),基于Landsat-8卫星数据提... 有效估算低覆盖草地叶面积指数(LAI),对监测低覆盖草地生长状况、优化完善草地管理具有重要意义。以往针对草地叶面积指数的研究大多集中于中高覆盖度草地,对低覆盖草地的研究相对较少。利用谷歌地球引擎(GEE),基于Landsat-8卫星数据提取所需特征变量,通过特征变量与叶面积指数的相关性及其在模型中的重要性进行特征优选,确定模型最佳变量个数,以此构建机器学习模型,探寻适合在低覆盖区草地估算叶面积指数的方法。结果显示,基于相关性特征优选的梯度提升回归树模型(r-GBRT)在低覆盖草地估算叶面积指数的效果较好,测试集的R 2为0.686,均方根误差(RMSE)为0.101。结果表明,基于特征优选构建的机器学习模型在低覆盖条件下估算草地叶面积指数方面具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 叶面积指数 低覆盖草地 机器学习 特征优选 随机森林 梯度提升回归树 遥感
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内蒙古退耕还林工程区林冠覆盖率卫星遥感监测 被引量：2
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作者 格根塔娜 王天璨 +2 位作者 王建和 沈通 月亮高可 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第6期139-145,共7页
内蒙古新一轮退耕还林还草工程于2015年启动,是内蒙古生态环境建设恢复的重大举措。本文利用2022年生长季Sentinel-2A影像及地形数据,结合实地测量数据,基于GEE平台采用梯度提升树回归模型(GBRT),对内蒙古新一轮退耕还林工程区林冠覆盖... 内蒙古新一轮退耕还林还草工程于2015年启动,是内蒙古生态环境建设恢复的重大举措。本文利用2022年生长季Sentinel-2A影像及地形数据,结合实地测量数据,基于GEE平台采用梯度提升树回归模型(GBRT),对内蒙古新一轮退耕还林工程区林冠覆盖率进行反演分析。结果表明,模型验证决定系数(R^(2))为0.87,均方根误差(RMSE)为0.079,平均绝对误差(MAE)为0.062。内蒙古新一轮退耕还林工程区林冠覆盖率均值为0.147,其分布存在明显的空间差异,受植被配置类型、种植年份和地理环境等因素影响,总体从西向东逐渐递增。利用Sentinel-2A影像和地形数据可以有效地估测退耕还林工程区林冠覆盖率,对低林冠覆盖率区域的反演提供参考。 展开更多
关键词 退耕还林 林冠覆盖率 梯度提升树 内蒙古
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