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基于梯度提升决策树算法的电力工程造价预测模型 被引量：1
1
作者 邵帅 赵祥 +2 位作者 敖慧凝 柳禾丰 王冬 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期302-308,共7页
[目的]电力工程造价预测在电网企业资源优化、财务稳定、风险管理、效率提升、项目决策、政策制定、市场秩序维护和投资者决策等方面具有重要意义。针对传统预测方法综合性能较差的问题,并考虑电力工程造价数据的小样本特性,提出了一种... [目的]电力工程造价预测在电网企业资源优化、财务稳定、风险管理、效率提升、项目决策、政策制定、市场秩序维护和投资者决策等方面具有重要意义。针对传统预测方法综合性能较差的问题,并考虑电力工程造价数据的小样本特性,提出了一种基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)的预测模型,通过优化训练过程中的残差,显著提升预测精度。[方法]从自然环境和技术因素出发,深入分析了电力工程造价的影响因子,筛选出11个影响电力工程造价的关键变量。通过数据清洗、特征编码和对数变换,构建适配GBDT模型的特征工程。采用Optuna框架进行超参数调优,并利用5折交叉验证法评估模型性能。模型优化以拟合优度作为评价指标,迭代寻找最优超参数,直至满足预测精度要求或达到最大迭代次数,最终建立结合Optuna框架的梯度提升决策树预测模型。以某地区变电工程造价数据为例,90%的数据样本作为训练集和验证集,10%的数据样本作为测试集,对比分析随机森林、神经网络、GBDT和结合Optuna的GBDT模型的预测效果,通过拟合优度与均方根误差进行性能评估。[结果]实验结果显示,结合Optuna的GBDT模型预测效果优于随机森林、神经网络及GBDT算法,预测值在真实值的±10元/kVA区间浮动。在验证集上,拟合优度为0.8923,均方根误差为8.01;在测试集上,拟合优度为0.8866,均方根误差为8.09。[结论]基于GBDT的电力工程造价预测模型能够精准预测电力工程造价,相较传统方法具有更高预测精度,尤其适用于电力工程造价类的小样本数据集。结合Optuna框架进行超参数调优,进一步提升了预测效果。未来研究将引入更多样本数据,并结合神经网络算法,探索更优的预测方案,助力电网企业实现高效运营与良性发展。 展开更多
关键词 电力工程 造价预测 梯度提升决策树 残差优化 对数变换 影响因子 特征工程 Optuna框架
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基于减碳效益的共享单车骑行网络社区识别与影响因素分析
2
作者 马书红 朱敏 +2 位作者 杨磊 段超杰 董治宇 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第1期180-190,共11页
为探究社区识别与共享单车减碳效益之间的关系,对西安市减碳效益社区识别和相关影响因素进行研究.首先,基于2020年西安市哈啰单车订单数据分析其出行时空分布特征;其次,测算共享单车骑行减碳效益并分析其时间特征;再次,利用Louvain算法... 为探究社区识别与共享单车减碳效益之间的关系,对西安市减碳效益社区识别和相关影响因素进行研究.首先,基于2020年西安市哈啰单车订单数据分析其出行时空分布特征;其次,测算共享单车骑行减碳效益并分析其时间特征;再次,利用Louvain算法根据减碳效益对西安市中心城区进行社区识别;最后,使用K-means聚类算法对社区进行分类并运用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型探究建成环境对共享单车减碳效益的影响.研究结果表明:共享单车出行具有明显的早晚高峰现象,骑行热点集中于地铁沿线及接驳站点等;共享单车减碳效益显著,并有早晚高峰效应;基于减碳效益共识别出16个社区,活动社区与行政区划重合较少,社区呈现“低耦合、高内聚”的结构特征,城市中心划分的社区数量较多,规模较小,外围区域社区数量较少,规模较大,中心社区具有更为明显的减碳效益;基于社区的加权平均度、图密度和平均聚集系数,可将16个社区划分为低减碳区、中减碳区、高减碳区3类;不同建成环境因素对减碳效益均具有正向影响,但影响尺度不同.研究方法可为西安市共享单车减碳排管理和政策制定提供参考. 展开更多
关键词 城市交通 减碳效益 建成环境 社区识别 梯度提升决策树
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面向雕刻任务的机器人技能学习应用研究
3
作者 占宏 黎志毅 杨辰光 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期272-275,共4页
缺乏自主作业能力是制约机器人在工业制造领域大规模应用的主要因素之一。机器人通过学习操作技能,可有效加强自主作业能力,进一步提升智能化水平。针对雕刻任务,提出了一种机器人技能学习方法以实现高效作业。该方法首先对任意轨迹进... 缺乏自主作业能力是制约机器人在工业制造领域大规模应用的主要因素之一。机器人通过学习操作技能,可有效加强自主作业能力,进一步提升智能化水平。针对雕刻任务,提出了一种机器人技能学习方法以实现高效作业。该方法首先对任意轨迹进行分割和特征提取,利用梯度提升决策树多分类方法进行轨迹分类,并基于改进型动态运动原语模型的技能学习方法生成待雕刻字样轨迹。同时,在所搭建的机器人雕刻实验平台,采用艾力特机械臂完成了雕刻英文任务,实验结果表明雕刻效果良好,实现了机器人雕刻技能学习。该方法效率高,能够适应不同任务需求,在工业制造领域有着广阔应用前景。 展开更多
关键词 机器人 雕刻任务 技能学习 动态运动原语 梯度提升决策树
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城市建成环境与轨道交通车站组团客流关系研究
4
作者 刘军 罗维嘉 许心越 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期1-10,共10页
准确刻画建成环境与城市轨道交通客流间的作用关系是掌握客流需求的重要前提。针对站间OD研究数据不完备、多维稀疏的问题,提出一种基于车站组团的建成环境与客流间映射关系研究方法,以实现组团OD的精准分析。首先,基于自然地理特性“... 准确刻画建成环境与城市轨道交通客流间的作用关系是掌握客流需求的重要前提。针对站间OD研究数据不完备、多维稀疏的问题,提出一种基于车站组团的建成环境与客流间映射关系研究方法,以实现组团OD的精准分析。首先,基于自然地理特性“以团代点”,考虑客流去向特征,计算团间相似度,形成两层的组团划分方法,解决数据稀疏的问题;其次,从O/D组团的吸引能力、OD可达性特征两个维度构造建成环境指标体系及建成环境描述方法;然后,提出一种基于梯度提升回归树(GBDT)模型的刻画建成环境特征和客流之间关系的方法,分析单因素对于客流的影响强度及阈值;最后,以北京地铁为例验证。结果表明:建成环境与轨道交通车站组团间客流存在时空异质性、非线性特征及阈值效应;组团的研究视角有效解决了数据稀疏的问题;OD阻抗特征是影响客流的首要特征,解释度高达38.40%;人口经济特征是次要影响因素,且存在显著的阈值效应。因此,在城市轨道交通规划的过程中,首先要着重关注网络拓扑,优化交通可达性,进而深入考量区域经济活动的影响。研究结果为轨道交通规划者提供定量的分析工具,可以帮助规划者确定建成环境指标的有效范围、调整空间,为提升轨道交通运营效能提供参考。 展开更多
关键词 城市轨道交通 建成环境 梯度提升回归树模型 组团OD客流 非线性关系
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基于级联的航班地面保障动态预测
5
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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基于近似马尔可夫毯与GBDT的煤矿职业健康噪声风险分类
6
作者 高晓旭 田佳可 +2 位作者 高璐 杜芦 范萌杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期253-262,共10页
为精准判断综采工作面噪声对作业人员的健康损害程度,采用人-机-环-管系统理论结合Fisher Score、最大信息系数及近似马尔可夫毯方法,确定噪声职业健康的关键影响因素;构建基于梯度提升决策树(GBDT)算法的煤矿噪声风险分类预测模型,并以... 为精准判断综采工作面噪声对作业人员的健康损害程度,采用人-机-环-管系统理论结合Fisher Score、最大信息系数及近似马尔可夫毯方法,确定噪声职业健康的关键影响因素;构建基于梯度提升决策树(GBDT)算法的煤矿噪声风险分类预测模型,并以Kappa系数及其准确率作为模型效率的指标,来对比验证本算法模型的准确性。结果表明:综采工作面噪声职业健康损害情况与个体状况、设备配置、环境因素及职业健康管理等因素密切相关,其中,岗位类别、个体年龄、工龄时长、防护意识、设备自动化程度、噪声监测点合格率、噪声暴露量、混响时间和管理机构及人员为职业健康风险分类预测的关键指标;基于GBDT构建的煤矿噪声职业健康风险分类预测模型准确率最大达99.6%,平均准确率和Kappa系数分别为98.3%和0.958;计算确定6种综采工作面噪声职业健康风险分类预测模型评估准确率次序为:GBDT>遗传算法优化随机森林算法(GA-RF)>粒子群算法优化最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)>随机森林算法(RF)>支持向量机算法(SVM)>决策树。 展开更多
关键词 近似马尔可夫毯 梯度提升决策树(GBDT) 煤矿噪声 噪声健康风险分类 职业健康 Fisher Score
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基于HighD数据集的高速公路小客车换道风险分析 被引量：1
7
作者 刘通 杨波 +3 位作者 杨雪琦 刘唐志 刘星良 吴攀 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第1期94-104,共11页
为探究高速公路小客车微观换道行为特性及换道风险,基于HighD数据集提取自车换道轨迹及周围车辆行驶数据,分析目标车道存在前、后车时的自车换道行为规律.以高速公路小客车换道冲突特性为基础,提取换道风险表征指标,建立基于停车距离系... 为探究高速公路小客车微观换道行为特性及换道风险,基于HighD数据集提取自车换道轨迹及周围车辆行驶数据,分析目标车道存在前、后车时的自车换道行为规律.以高速公路小客车换道冲突特性为基础,提取换道风险表征指标,建立基于停车距离系数的事故风险率和基于速度差的事故严重度模型,使用故障树分析法计算换道风险指数,对换道安全性进行评价,并基于k-means聚类算法将换道风险划分为4个等级;建立基于梯度提升决策树框架的换道风险预测模型,使用不同特征组合对小客车驾驶员换道风险进行预测及验证.结果表明,选取速度-加速度混合特征的换道风险预测模型预测效果最佳.研究结论可为理解高速公路小客车换道行为特性、驾驶行为模式识别以及驾驶辅助系统参数设置提供参考. 展开更多
关键词 交通工程 换道轨迹 换道风险 故障树分析 K-MEANS聚类 梯度提升决策树
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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
8
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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基于机器学习的离心压气机气动噪声空间辐射特性预测
9
作者 展旭 杜少冉 +3 位作者 刘扬 曹贻鹏 周黎 刘晨 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第9期1784-1792,共9页
针对离心压气机气动噪声进行预测,可以解决基于计算流体动力学与声学边界元方法耦合的混合计算气动声学方法在多工况分析时受到计算资源和计算时间限制的问题。本文提出一种基于机器学习的压气机气动噪声预测方法,并将其用于气动噪声空... 针对离心压气机气动噪声进行预测,可以解决基于计算流体动力学与声学边界元方法耦合的混合计算气动声学方法在多工况分析时受到计算资源和计算时间限制的问题。本文提出一种基于机器学习的压气机气动噪声预测方法,并将其用于气动噪声空间辐射特性预测。首先,采用混合计算气动声学方法预测设计工况的离心压气机气动噪声,并对气动噪声的空间指向性进行分析;其次,对压气机气动噪声仿真数据进行均匀抽样,以此作为训练集构建机器学习模型;最后,采用机器学习模型对压气机气动噪声空间辐射特性进行预测。结果表明:所构建的多种机器学习模型均可用于气动噪声空间辐射特性预测,且随机森林模型预测精度最高,其预测总声压级与数值计算结果的误差仅为1.4 dB;随机森林模型具有较好的鲁棒性,其采用随机抽样构建的数据集也可以进行准确预测。 展开更多
关键词 离心压气机 气动噪声 空间辐射特性 机器学习 数值仿真 随机森林 极端梯度提升 决策树
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基于机器学习模型的河道水位预测方法及其应用
10
作者 陈国灿 卢建强 +5 位作者 邱超 赵兰兰 孙逸群 宋波 徐丹丹 石朋 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期15-18,共4页
鉴于准确的洪水预报结果对于降低洪涝灾害影响具有重要作用,以钱塘江下游曹娥江流域为例,构建了基于长短时记忆网络(LSTM)和梯度提升决策树(GBDT)的水位预测方法,利用23场实测降雨径流洪水数据进行方法训练及验证,并在此基础上分析了训... 鉴于准确的洪水预报结果对于降低洪涝灾害影响具有重要作用,以钱塘江下游曹娥江流域为例,构建了基于长短时记忆网络(LSTM)和梯度提升决策树(GBDT)的水位预测方法,利用23场实测降雨径流洪水数据进行方法训练及验证,并在此基础上分析了训练洪水场次对方法效果的影响。结果表明,构建的2种水位预测方法均具有较高的预测精度,当分别使用80%、20%数据进行训练和测试时(18场洪水训练,5场洪水测试),LSTM模型和GBDT模型在测试期和训练期的Nash-Sutcliffe系数(NNSE)均超过0.9,LSTM模型总体表现更好;用于训练模型的洪水场次显著影响实际水位预测效果,2种方法的预测效果均随着训练数据量的增加而增加,其中GBDT模型的测试期表现更好,可见GBDT更适用于数据有限的实际河道水位预测作业。 展开更多
关键词 机器学习 水位预测 长短期记忆神经网络 梯度提升决策树 曹娥江流域
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基于Morgan分子指纹和梯度提升回归树的有机化学品鱼类生物富集因子预测研究
11
作者 董轩志 徐振鹏 +3 位作者 刘思宇 赵洪霞 肖冰 曲宝成 《生态毒理学报》 北大核心 2025年第3期135-144,共10页
化学品污染的现状日益严重,会对人类健康和生态环境构成风险。因此,在使用化学品之前评估其对环境的潜在危害是非常必要的。化学品的生物富集因子(bioconcentration factor,BCF)是其主要参数之一。然而,由于化学品种类繁多,且通过实验... 化学品污染的现状日益严重,会对人类健康和生态环境构成风险。因此,在使用化学品之前评估其对环境的潜在危害是非常必要的。化学品的生物富集因子(bioconcentration factor,BCF)是其主要参数之一。然而,由于化学品种类繁多,且通过实验测定耗时低效,鉴于这一现状,开发出高效的BCF预测模型具有重要意义,本研究使用Morgan分子指纹来作为输入特征,并选择了梯度提升回归树(gradient boosting regression tree,GBRT)模型来预测BCF值,采用谷本相似度来表征适用性域,通过夏普利加性解释(Shapley additive explanations)对分子结构的特征重要性进行分析。结果表明具有氯代烃、氯代芳香烃、芳香烃、芳香碳子结构的化学品更容易在生物中积累,表现出较高的BCF值。相反,具备羟基、乙烯碳的化学品则表现出较低的生物富集倾向,其BCF值相应偏低。这一发现为评估化学品的环境风险提供了新的视角和依据。 展开更多
关键词 QSAR 生物富集因子 梯度提升决策树 化学品 Morgan分子指纹
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基于融合特征选择协同GBDT的热连轧板宽预测
12
作者 李俊祥 任彦 +2 位作者 王静宇 苏楠 高晓文 《塑性工程学报》 北大核心 2025年第3期152-161,共10页
提出一种基于融合特征选择协同梯度提升决策树(GBDT)的热连轧板宽预测模型。首先,建立线性回归、主成分回归及支持向量回归的特征选择模型,引入序列最小二乘规划算法对单一模型得到的特征相关性进行加权融合以筛选出最具有信息量的输入... 提出一种基于融合特征选择协同梯度提升决策树(GBDT)的热连轧板宽预测模型。首先,建立线性回归、主成分回归及支持向量回归的特征选择模型,引入序列最小二乘规划算法对单一模型得到的特征相关性进行加权融合以筛选出最具有信息量的输入特征;其次,利用贝叶斯网络的主动选择机制寻找GBDT模型的全局最优超参数组合,消除传统人工参数选择的主观性和盲目性;最后,采用国内某板材厂的历史生产数据对所提方法进行实验验证。结果表明:模型预测结果的绝对误差在4 mm内的准确率达到96.65%,该预测模型可以有效地提高热连轧板宽的预测精度。 展开更多
关键词 板宽预测 融合特征选择 SLSQP 梯度提升决策树 贝叶斯网络
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面向区域电网保供应场景的跨区最大购电能力优化方法
13
作者 徐浩 贾龙文 +3 位作者 刘志成 徐箭 黄彦博 廖思阳 《电网技术》 北大核心 2025年第1期232-241,I0086-I0087,共12页
随着多级电力市场在不同时间尺度上交织耦合,区域电网在发挥交易通道枢纽作用的同时,也出现了网络阻塞、安全保供等一系列运行风险。针对市场化模式下的保供应场景,基于省内断面阻塞分析,提出了面向电力现货市场的跨区跨省供电支撑能力... 随着多级电力市场在不同时间尺度上交织耦合,区域电网在发挥交易通道枢纽作用的同时,也出现了网络阻塞、安全保供等一系列运行风险。针对市场化模式下的保供应场景,基于省内断面阻塞分析,提出了面向电力现货市场的跨区跨省供电支撑能力优化方法。首先,基于省间交易通道-省间物理联络线-省内输电断面的关联关系模型,分析了省内网络阻塞形成机理;其次,通过梯度提升树算法预测省内断面阻塞情况,选择目标断面形成现货市场购电边界;最后,以跨区通道购电量最大为优化目标,考虑断面阻塞和直流馈入稳定约束,对目标省份供电支撑能力进行了优化。以实际省网为基础进行了分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电力现货市场 供电支撑 网络阻塞 梯度提升树 直流馈入稳定
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黄河流域城市空间形态对居民生活能耗碳排放的非线性驱动机制
14
作者 岳文慧 张丽君 +2 位作者 秦耀辰 王玉香 刘秀芳 《生态学报》 北大核心 2025年第14期7052-7064,共13页
可持续的城市形态是城市低碳转型的关键,然而城市形态对居民生活能耗碳排放的作用机制尚存争议,这一定程度上限制了规划层面应对低碳转型的潜力。因此,利用长时序遥感影像与统计数据,采用梯度提升决策树模型,以黄河流域为例,探讨城市空... 可持续的城市形态是城市低碳转型的关键,然而城市形态对居民生活能耗碳排放的作用机制尚存争议,这一定程度上限制了规划层面应对低碳转型的潜力。因此,利用长时序遥感影像与统计数据,采用梯度提升决策树模型,以黄河流域为例,探讨城市空间形态对居民用电、用气、供暖、交通和直接碳排放的异质性影响和非线性作用机制。结果发现:(1)城市建成区面积扩张导致不同类型居民生活能耗碳排放增加,但最大斑块占比在4%以内扩张时导致居民直接、用电和供暖碳排放先减排后增排,用气和交通碳排放呈波动变化。(2)城市建成区周长面积比在7—10左右使不同类型居民生活能耗碳排放均达到最低,面积加权平均形状因子在7以内增大,城市形态更为复杂,导致居民直接、用电、供暖和交通碳排放增加,用气碳排放先增加后减少。(3)城市紧凑度超过96%时,居民直接碳排放持续增加,用气碳排放经历先降低后增加的变化,用电、供暖及交通碳排放则相反。研究结果有助于从城市空间规划的角度为城市可持续发展和居民低碳生活方式转型提供政策启示。 展开更多
关键词 城市空间形态 居民生活能耗碳排放 梯度提升决策树 生活方式 黄河流域
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信息量支持下SVM-GBDT模型的滑坡危险性评价 被引量：2
15
作者 邢昭 孟小军 +3 位作者 袁晶晶 张迪 刘力 陈彦美 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2712-2720,共9页
采用机器学习方法在长阳土家族自治县研究区进行滑坡危险性评价,能够为地质灾害防治工作提供科学合理的依据。通过历史滑坡点选取研究区12个评价指标(平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、坡度、植被覆盖度、工程岩组、距断裂带距离、距... 采用机器学习方法在长阳土家族自治县研究区进行滑坡危险性评价,能够为地质灾害防治工作提供科学合理的依据。通过历史滑坡点选取研究区12个评价指标(平面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、坡度、植被覆盖度、工程岩组、距断裂带距离、距水系距离、降雨量、土地利用类型、距房屋距离和距道路距离)相关性分析后均被选用。计算因子信息量,联合支持向量机(support vector machine,SVM)和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)模型构建研究区的评价模型,将研究区危险性分为极高、高、中和低四个等级,生成危险性分区,并对评价模型进行评估。结果表明:极高危险区主要分布于研究区的西南部、中部和东部;I-SVM和I-GBDT模型预测的极高危险区、高危险区、中危险区和低危险区的分区占比分别为15.86%、21.29%、33.51%、28.68%和30.08%、7.41%、13.28%、49.22%,I-SVM和I-GBDT模型AUC(area under curve)值分别0.859、0.829。结果表明I-SVM模型的预测危险性分区结果更合理可靠。 展开更多
关键词 滑坡 信息量 危险性评价 支持向量机 梯度提升决策树
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轻梯度提升机算法的发展与应用 被引量：2
16
作者 魏佳妹 袁书娟 +2 位作者 孔闪闪 杨爱民 赵晨颖 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期32-42,共11页
轻梯度提升机算法(light gradient boosting machine,LightGBM)是机器学习领域中比较强大的算法之一,LightGBM采用高效的树学习算法,以更快地训练模型,其独特的直方图分桶方法和基于梯度的单边叶子生长技术降低了内存的使用和计算成本。... 轻梯度提升机算法(light gradient boosting machine,LightGBM)是机器学习领域中比较强大的算法之一,LightGBM采用高效的树学习算法,以更快地训练模型,其独特的直方图分桶方法和基于梯度的单边叶子生长技术降低了内存的使用和计算成本。LightGBM被广泛应用于医疗、自然语言处理、金融、工业制造等领域。然而,LightGBM在高维数据处理、类别特征处理、模型解释性等方面仍面临许多挑战。目前,解决这些问题的方法主要集中在特征工程、可视化、模型混合等方面,并取得了很好的效果。介绍了决策树家族的相关算法原理和变体研究;对LightGBM的原理、优缺点进行梳理,归纳出算法所面临的挑战,并指出LightGBM未来的研究热点和难点;对LightGBM的发展进行了总结和展望。 展开更多
关键词 轻梯度提升机算法 决策树 集成学习 机器学习
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基于GBDT-GS方法的民机重着陆风险预测
17
作者 王向章 牟瑞芳 +1 位作者 王赫 许博浩 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第9期3011-3019,共9页
重着陆可能造成机体结构损伤等征候事件,甚至机毁人亡飞行事故。针对当前重着陆风险评估缺乏物理本质剖析,为有效实施重着陆风险识别和等级判据,以便提高飞行员着陆操作品质,结合飞行状态分析,基于梯度提升决策树(GBDT)算法和网格搜索(... 重着陆可能造成机体结构损伤等征候事件,甚至机毁人亡飞行事故。针对当前重着陆风险评估缺乏物理本质剖析,为有效实施重着陆风险识别和等级判据,以便提高飞行员着陆操作品质,结合飞行状态分析,基于梯度提升决策树(GBDT)算法和网格搜索(GS)法构建重着陆风险预测模型。通过飞机受力分析并构建着陆飞行运动学方程,确定与重着陆关系密切的5项飞行状态参数;从机载快速存取记录器(QAR)记录的数据中提取飞行状态数据构建数据集,并根据QAR参数特征,通过GBDT算法构建重着陆风险预测模型,并利用GS优化模型参数;以某航空公司“成都-沈阳”航线运行为例,选取530个QAR数据对该模型进行训练和测试,并与随机森林、Logistic多元回归、循环神经网络(RNN)等算法结果比较。结果表明:GBDT-GS方法在预测重着陆风险方面的性能较其他算法优异,预测准确率达到92%,验证了所建模型的客观有效性。 展开更多
关键词 飞行状态 重着陆 风险预测 QAR数据 梯度提升决策树
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多尺度道路网络特征对交通事故的非线性效应研究
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作者 周芳羽 谢波 肖扬谋 《热带地理》 北大核心 2025年第8期1344-1357,共14页
机动交通快速发展背景下,城市道路交通安全问题日益严峻。道路网络作为道路交通系统的基础骨架,其特征对交通事故的发生具有重要影响。然而当前研究在探讨城市道路网络对交通事故的非线性影响及尺度效应方面有所不足。对此,文章以武汉... 机动交通快速发展背景下,城市道路交通安全问题日益严峻。道路网络作为道路交通系统的基础骨架,其特征对交通事故的发生具有重要影响。然而当前研究在探讨城市道路网络对交通事故的非线性影响及尺度效应方面有所不足。对此,文章以武汉市主城区为研究区,运用梯度提升决策树模型,分析多尺度道路网络的几何拓扑特征与交通事故的非线性关系,并鉴别土地利用与道路网络对交通事故的协同效应。研究发现,城市道路网络的几何拓扑特征与交通事故数量存在显著非线性关系和阈值效应,表现为平均测地距离、网状系数及整体集聚系数与交通事故数量呈非线性正相关,同配性指数呈“U型”关系,以及路网密度和交叉口密度呈非线性负相关。同时,接近中心性、中间中心性及绕行率与交通事故的非线性关系在不同空间尺度呈差异性。土地利用与道路网络在影响交通事故方面表现出复杂的协同效应,适度的土地利用混合度可降低交通事故风险,但过高的土地利用混合度和容积率可能带来负面效应。 展开更多
关键词 道路网络 交通事故 土地利用 非线性关系 尺度效应 梯度提升决策树模型 武汉市主城区
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职住地建成环境与电动自行车通勤的非线性影响——基于社会分异的视角
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作者 邱宁 杨传峥 +2 位作者 韩欣宇 姜宇逍 张志伟 《西部人居环境学刊》 北大核心 2025年第3期94-102,共9页
随着城市通勤压力上升,电动自行车因其灵活性强、适用范围广,逐渐成为居民日常通勤及接驳换乘工具。本文以济南市中心城区为研究区域,基于2019年居民出行调查数据,运用梯度提升决策树(GBDT)模型,从居住地与就业地双重视角出发,系统分析... 随着城市通勤压力上升,电动自行车因其灵活性强、适用范围广,逐渐成为居民日常通勤及接驳换乘工具。本文以济南市中心城区为研究区域,基于2019年居民出行调查数据,运用梯度提升决策树(GBDT)模型,从居住地与就业地双重视角出发,系统分析建成环境因素对电动自行车选择概率的非线性关系及阈值效应。研究发现:第一,通勤距离是影响选择概率的关键变量,呈倒U型关系,在2300m处达到峰值(55%);第二,适度的功能复合、高连通性、适度绿地配比的空间布局更有利于促进电动自行车通勤出行;第三,收入水平对出行行为影响显著,低收入群体选择概率最高(63.9%),高收入群体最低(19.5%);第四,不同收入群体对环境要素敏感性存在差异:低收入群体主要受到居住地建成环境的影响,中等收入群体则受到职住两地的双重影响,而高收入群体更敏感于就业地的建成环境。研究结果能为优化中短距离通勤空间结构,推动城市交通系统绿色、高效与包容转型提供参考。 展开更多
关键词 电动自行车 建成环境 通勤选择概率 社会分异 梯度提升决策树
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基于关联分析和梯度提升决策树的低压接线错误漏电用户定位
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作者 郑峻峰 陈超强 +1 位作者 陈凤 陈雅萱 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第3期104-113,共10页
用户侧中性线、地线接线错误在低压台区大量存在,使得用户负荷电流转化为剩余电流、导致台区漏电保护频繁跳闸并被迫退出运行,对用电安全构成威胁。接线错误隐藏在用户内部,难以定位排查,是台区漏保投运困难的重要原因。利用接线错误用... 用户侧中性线、地线接线错误在低压台区大量存在,使得用户负荷电流转化为剩余电流、导致台区漏电保护频繁跳闸并被迫退出运行,对用电安全构成威胁。接线错误隐藏在用户内部,难以定位排查,是台区漏保投运困难的重要原因。利用接线错误用户的负荷电流和台区剩余电流之间存在显著关联的特点,提出了基于关联分析和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)的接线错误漏电用户定位方法。首先,对台区剩余电流和用户负荷电流的关联性进行定性和定量分析,基于皮尔逊相关系数判断其是否存在因果关联;然后,构建各用户负荷电流与台区异常剩余电流的GBDT模型,计算各用户的重要性评分大小,以衡量各用户对台区剩余电流异动的贡献程度;最后,进一步精准识别异常用户。实验结果表明,所提方法在复杂故障场景下也具有精准的异常用户识别能力。 展开更多
关键词 关联性 剩余电流 接线错误漏电 故障用户定位 梯度提升决策树
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