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基于集成学习算法的金浸出率智能预测模型设计研究
1
作者
周一帆
《湿法冶金》
北大核心
2025年第5期698-705,共8页
针对金浸出率预测准确率不高及噪声数据较大的问题,提出了一种高效的智能预测方法。将改进的XGBoost和LightGBM模型相结合,并采用动态学习率、正则化优化和贝叶斯优化算法,设计了一个集成学习模型对金浸出率进行预测。结果表明:相较于...
针对金浸出率预测准确率不高及噪声数据较大的问题,提出了一种高效的智能预测方法。将改进的XGBoost和LightGBM模型相结合,并采用动态学习率、正则化优化和贝叶斯优化算法,设计了一个集成学习模型对金浸出率进行预测。结果表明:相较于传统单一模型,集成学习模型预测精度明显提升,其均方误差较XGBoost和LightGBM分别降低28.8%和22.9%左右,在真实生产环境中稳定性较高。该集成学习模型能够有效提高金浸出率的预测精度,具有较强的实际应用价值。
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关键词
金浸出率
预测
集成学习
XGBoost模型
LightGBM模型
数值仿真
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职称材料
题名
基于集成学习算法的金浸出率智能预测模型设计研究
1
作者
周一帆
机构
驻马店职业技术学院信息工程学院
鸿蒙生态开发重点实验室
出处
《湿法冶金》
北大核心
2025年第5期698-705,共8页
文摘
针对金浸出率预测准确率不高及噪声数据较大的问题,提出了一种高效的智能预测方法。将改进的XGBoost和LightGBM模型相结合,并采用动态学习率、正则化优化和贝叶斯优化算法,设计了一个集成学习模型对金浸出率进行预测。结果表明:相较于传统单一模型,集成学习模型预测精度明显提升,其均方误差较XGBoost和LightGBM分别降低28.8%和22.9%左右,在真实生产环境中稳定性较高。该集成学习模型能够有效提高金浸出率的预测精度,具有较强的实际应用价值。
关键词
金浸出率
预测
集成学习
XGBoost模型
LightGBM模型
数值仿真
Keywords
gold leaching rate
prediction
ensemble learning
XGBoost model
LightGBM model
numerical simulation
分类号
TF803.21 [冶金工程—有色金属冶金]
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作者
出处
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1
基于集成学习算法的金浸出率智能预测模型设计研究
周一帆
《湿法冶金》
北大核心
2025
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