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基于改进XGBoost算法的深部巷道松动圈智能预测研究
1
作者 凡兴禹 王雪林 《黄金科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期109-122,共14页
深部巷道爆破开挖后由于爆炸冲击和原位应力动态卸载耦合作用,围岩内不可避免地产生松动圈,进而影响结构的稳定性,因此对松动圈厚度进行超前预测显得非常重要。依托多座地下矿山松动圈测试作为研究对象,共获取300组有效数据样本。采用4... 深部巷道爆破开挖后由于爆炸冲击和原位应力动态卸载耦合作用,围岩内不可避免地产生松动圈,进而影响结构的稳定性,因此对松动圈厚度进行超前预测显得非常重要。依托多座地下矿山松动圈测试作为研究对象,共获取300组有效数据样本。采用4种主流的超参数优化算法,即遗传算法(GA)、灰狼优化算法(GWO)、粒子群优化算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)对XGBoost算法进行优化,并以此构建4种松动圈预测混合模型。采用R2、RMSE、MAE和MAPE指标对预测模型的性能进行对比分析,并开展松动圈厚度参数的敏感性分析。最后,将最优的PSO-XGBoost模型应用于地下矿山运输巷道进行工程验证。结果表明:在群体规模分别为90、70、60和100时,GA-XGBoost、GWO-XGBoost、PSO-XGBoost和SSA-XGBoost模型取得了最佳的预测表现。其中,PSO-XGBoost模型在训练集和测试集中的相关系数分别为0.9244和0.8787,具有最佳的预测性能。相比基准模型(XGBoost、RF、SVM和LightGBM),优化后模型松动圈的预测精度和性能均得到显著提升。巷道当量直径(TD)和围岩地质强度指标(GSI)对松动圈厚度的影响最为显著,垂直主应力也具有明显的影响。优化后的XGBoost模型在实际工程中的应用结果显示实测值与预测值误差在10%以内,PO-XGBoost具有工程应用价值。 展开更多
关键词 松动圈 深部巷道 机器学习 人工智能 地应力 优化xgboost算法
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基于双层XGBoost算法的台区用户超短期负荷预测
2
作者 俞作良 王超 +2 位作者 司晓峰 林波 窦常永 《电子设计工程》 2024年第8期116-120,共5页
台区用户超短期负荷预测的影响因素较多,使得预测结果准确率有所下降,文中提出基于双层XGBoost算法的台区用户超短期负荷预测方法。利用双层XGBoost算法构建超短期负荷预测模型,使用双层协同校正方法校正模型的基准层与实时层。充分考... 台区用户超短期负荷预测的影响因素较多,使得预测结果准确率有所下降,文中提出基于双层XGBoost算法的台区用户超短期负荷预测方法。利用双层XGBoost算法构建超短期负荷预测模型,使用双层协同校正方法校正模型的基准层与实时层。充分考虑超短期负荷预测的影响因素,选取相似负荷向量构成低秩矩阵,使用非线性插值方法填充缺失值,以此实现模型求解,得到台区用户超短期负荷预测结果。由实验结果可知,该方法的预测准确率最高值为99.15%,均方根误差最小值为0.02,预测结果更为精准。 展开更多
关键词 双层xgboost算法 台区用户 超短期负荷 预测
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基于XGBoost算法的瓷支柱绝缘子振动声学检测信号缺陷识别方法研究
3
作者 马鹏 姜伟基 +3 位作者 杜鑫 杨勇 何予莹 王军 《内蒙古电力技术》 2024年第1期53-59,共7页
针对瓷支柱绝缘子振动声学检测信号频谱分析存在误判的问题,提出基于XGBoost算法的瓷支柱绝缘子振动声学检测信号缺陷识别方法。从28个时域特征、功率密度谱特征和小波域特征中按照重要性提取了14个特征作为缺陷识别的依据,训练了瓷支... 针对瓷支柱绝缘子振动声学检测信号频谱分析存在误判的问题,提出基于XGBoost算法的瓷支柱绝缘子振动声学检测信号缺陷识别方法。从28个时域特征、功率密度谱特征和小波域特征中按照重要性提取了14个特征作为缺陷识别的依据,训练了瓷支柱绝缘子振动声学检测信号缺陷识别模型。结果表明,通过模型对瓷支柱绝缘子振动声学检测信号缺陷进行分类识别,准确率达到95.83%,取得了较好的缺陷识别效果。将XGBoost算法应用于现场检测信号识别,正确率达到96.6%,能够满足工程应用需要。 展开更多
关键词 瓷支柱绝缘子 振动声学 xgboost算法 缺陷识别
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XGBoost算法在河北省GPM卫星降水数据降尺度中的应用
4
作者 史东超 《水科学与工程技术》 2024年第2期35-38,共4页
针对GPM卫星降水产品分辨率相对较低问题,本研究引入XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)回归算法,旨在改善河北省GPM降水数据的分辨率水平和应用精度。基于地形变化、土地利用、NDVI应用、经纬度和地面降水数据构建XGBoost的回归模型,... 针对GPM卫星降水产品分辨率相对较低问题,本研究引入XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)回归算法,旨在改善河北省GPM降水数据的分辨率水平和应用精度。基于地形变化、土地利用、NDVI应用、经纬度和地面降水数据构建XGBoost的回归模型,然后运用网格搜索法进行参数优化,进而对河北省2020年GPM数据进行降尺度,利用独立验证点进行精度评估。结果表明,降尺度后的GPM数据与地面降水量在年尺度上具有高一致性,其R2达到了0.88,MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)和RMSE(Root Mean Square Error,均方根差)分别为62.07 mm和85.72 mm。相比原始GPM数据,降尺度后的GPM数值精度R2提升了4.55%,MAE和RMSE分别降低了70.23%、71.14%。XGBoost模型能准确拟合星地多源降水数据之间非线性规律,在低精度、低分辨率GPM降水数据降尺度处理方面具有广阔应用前景。 展开更多
关键词 GPM数据 降水量 河北省 xgboost算法
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基于XGBoost算法的大直径穿黄隧道施工期管片上浮研究 被引量：1
5
作者 陈健 靳军伟 +3 位作者 李新潮 杨公标 李明宇 靳倩倩 《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2023年第S01期72-80,共9页
为解决大直径盾构隧道面临的施工期盾尾管片上浮问题。针对济南黄河隧道项目,提出了基于XGBoost算法的大直径泥水平衡盾构隧道施工期管片上浮计算框架。通过采用主成分分析法将地层参数降维,采用R-relief F算法对管片上浮的影响因素进... 为解决大直径盾构隧道面临的施工期盾尾管片上浮问题。针对济南黄河隧道项目,提出了基于XGBoost算法的大直径泥水平衡盾构隧道施工期管片上浮计算框架。通过采用主成分分析法将地层参数降维,采用R-relief F算法对管片上浮的影响因素进行特征提取及数据预处理工作,从而建立用于管片上浮分析的数据集。进而使用XGBoost算法对大直径隧道管片上浮进行计算,并与随机森林算法预测结果进行了对比。结果表明本文所采用的计算框架得到的结果能较好地反映隧道管片施工期的上浮特征,同时发现XGBoost算法对于管片上浮过程的预测效果比随机森林更好。研究成果对于大直径隧道施工过程中的管片变形预测及控制有较好的指导意义。 展开更多
关键词 大直径隧道 盾构施工 管片上浮 机器学习 xgboost算法 预测分析
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基于XGBoost算法的低渗透致密气井动静一体化分类模型
6
作者 商永涛 寨硕 +3 位作者 林新宇 李相亮 李辉 冯青 《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期135-143,共9页
子米气田为典型的低渗透致密气田,不同气井储层物性及生产特征差异大,开发策略亟需改善。针对该问题,提出了一种基于XGBoost算法的致密气井分类方法。通过计算特征参数的皮尔逊相关系数,判断4个动态、5个静态特征参数与气井产能的相关程... 子米气田为典型的低渗透致密气田,不同气井储层物性及生产特征差异大,开发策略亟需改善。针对该问题,提出了一种基于XGBoost算法的致密气井分类方法。通过计算特征参数的皮尔逊相关系数,判断4个动态、5个静态特征参数与气井产能的相关程度,以此确定模型的输入特征。然后基于XGBoost算法,通过参数优化,完成模型训练并对子米气田进行气井分类。研究表明:影响气井分类的主要因素为生产配产、原始地层压力、有效厚度、孔隙度和无阻流量;子米气田1、2类气井产能主要受到储层厚度和基质渗透率的影响,3类气井产能主要影响因素为有效厚度和含气饱和度;与专家划分结果相比,模型分类结果准确率为92.3%。该研究提高了气井分类实效性,降低了人为主观性,分类结果切合矿场实际,对气井分类管理和开发策略的制订有一定的指导意义。 展开更多
关键词 机器学习 气井分类 xgboost算法 子米气田
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基于XGBoost算法和成分特征的烟叶质量分级预测方法
7
作者 陶永峰 钟琳 +2 位作者 褚玮 张华 李孟华 《作物研究》 2023年第6期627-633,共7页
针对当前烟叶质量分析过程中容易出现信息损失的问题,提出一种基于XGBoost算法和成分特征的烟叶质量分级预测方法。采集烟叶样品的近红外光谱数据并应用红外定量分析原理,提取烟叶成分特征,利用随机森林算法计算每种成分特征的重要性,... 针对当前烟叶质量分析过程中容易出现信息损失的问题,提出一种基于XGBoost算法和成分特征的烟叶质量分级预测方法。采集烟叶样品的近红外光谱数据并应用红外定量分析原理,提取烟叶成分特征,利用随机森林算法计算每种成分特征的重要性,并筛选出有意义的特征项;同时引入正则项的极限梯度提升算法构建烟叶等级预测模型,处理大规模的烟叶质量特征数据;再结合当前烟叶质量分级标准,得出最终的烟叶质量分级预测结果。结果表明:该方法预测结果的AUC值为0.9,极大地提升了烟叶质量分级预测结果的准确性。 展开更多
关键词 烟叶 质量分级 成分特征 预测 xgboost算法
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基于XGBoost算法的跨境河流水资源争端影响因素分析
8
作者 施国良 薛航 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期137-144,共8页
为分析跨境河流水资源争端的关键影响因素对争端的影响规律,基于跨境淡水争端数据库(TFDD)构建了跨境河流水资源争端评价指标体系,并采用XGBoost算法计算得到评价指标的权重;分析了国家人口密度、人均国内可再生淡水资源量、地区因素、... 为分析跨境河流水资源争端的关键影响因素对争端的影响规律,基于跨境淡水争端数据库(TFDD)构建了跨境河流水资源争端评价指标体系,并采用XGBoost算法计算得到评价指标的权重;分析了国家人口密度、人均国内可再生淡水资源量、地区因素、事件主要问题类型、流域面积和事件发生的月份对跨境河流水资源争端的影响,并选取6条代表河流进行了争端事件聚焦分析,统计了每条代表河流的主要问题类型,分析了引发跨境河流水资源争端的代表性问题。结果表明:涉事国家人口密度、人均国内可再生淡水资源量和地区因素对跨境河流水资源争端的影响最大;引发跨境河流水资源争端的代表性问题包括地区气候特征、水污染以及基础设施建设等。 展开更多
关键词 跨境河流 水资源争端 水资源管理 xgboost算法
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基于XGBoost算法的电商用户重复购买行为预测
9
作者 景秀丽 史明曦 《辽宁大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第2期134-145,共12页
机器学习算法广泛应用于电商用户行为数据分析及商业预测.其中,XGBoost算法作为一种常用的有监督机器学习算法,能够实现电商用户行为特征最优选择与行为模型构建、评估消费价值、预测重复购买行为概率、提高商业决策的精准性与可行性.... 机器学习算法广泛应用于电商用户行为数据分析及商业预测.其中,XGBoost算法作为一种常用的有监督机器学习算法,能够实现电商用户行为特征最优选择与行为模型构建、评估消费价值、预测重复购买行为概率、提高商业决策的精准性与可行性.本研究采用阿里云天池大数据竞赛“天猫复购预测”所提供的“双十一”电商购物节关联数据集中约42万电商平台用户产生的5500万条行为数据,基于促销活动情境完成特征构造,实现有监督分类学习.本研究实现了XGBoost算法的参数优化与数据特征值处理过程优化,完成了促销活动后6个月内电商用户重复购买行为的预测模型演算.结果表明:优化后的XGBoost算法能够比较精准地预测电商用户重复购买行为、评估在线用户潜在购买价值、实现精准营销以及真正促进促销活动的长期投资回报率提高. 展开更多
关键词 xgboost算法 集成学习 特征工程 重购预测 精准营销
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基于XGBoost算法的机会型创业预测研究 被引量：2
10
作者 陈成梦 黄永春 +1 位作者 吴商硕 钱春琳 《科技进步与对策》 北大核心 2023年第5期14-22,共9页
机会型创业对跨越中等收入陷阱,实现经济转型升级和高质量发展的作用日益凸显。基于计划行为理论,从主观规范、行为态度、知觉行为控制3个方面并结合人口统计学特征选择12个特征变量,构建机会型创业影响因素框架。在此基础上,基于全球... 机会型创业对跨越中等收入陷阱,实现经济转型升级和高质量发展的作用日益凸显。基于计划行为理论,从主观规范、行为态度、知觉行为控制3个方面并结合人口统计学特征选择12个特征变量,构建机会型创业影响因素框架。在此基础上,基于全球创业观察数据库,运用XGBoost算法预测机会型创业并判别关键影响因素,将预测结果与3种机器学习算法进行比较。结果表明,基于准确率、精确率、召回率和F1值4个评估指标,XGBoost算法可以较好地预测机会型创业,优于逻辑回归、支持向量机和随机森林算法;创业自我效能、机会识别和关系感知是影响机会型创业的重要因素。聚焦新型创业研究,有助于拓展计划行为理论的适用边界和机器学习算法在创业领域的应用,为有效识别机会型创业和针对性培育机会型创业提供理论指导与实践启示。 展开更多
关键词 机会型创业 机器学习 计划行为理论 xgboost算法
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应用MIPSO-XGBoost算法预测汽油产率 被引量：1
11
作者 林秋婷 刘建军 +2 位作者 逄辉 董少群 黄晓昕 《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期659-667,共9页
应用机器学习方法预测催化裂化工艺过程汽油产率。首先从参数优化的角度,构建了应用线性权重递减的混合整数粒子群优化算法优化XGBoost参数;其次建立了基于MIPSO-XGBoost混合算法的汽油产率预测算法。结果表明:与经典的XGBoost算法相比,... 应用机器学习方法预测催化裂化工艺过程汽油产率。首先从参数优化的角度,构建了应用线性权重递减的混合整数粒子群优化算法优化XGBoost参数;其次建立了基于MIPSO-XGBoost混合算法的汽油产率预测算法。结果表明:与经典的XGBoost算法相比,MIPSO-XGBoost算法预测效果更好,均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)与平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.4083、0.1827、0.4848;与GBDT算法、RF算法和AdaBoost算法相比,MIPSO-XGBoost算法在预测精度上也具有明显的优势,MSE、MAE、MAPE的指标值更小,对汽油产率的拟合结果更接近实际值,表明MIPSO-XGBoost汽油产率预测算法能对汽油产率进行较准确有效的预测。 展开更多
关键词 粒子群优化(PSO)算法 xgboost算法 混合整数 催化裂化 汽油产率
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基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究
12
作者 张美志 张宁 +4 位作者 乔聪 许黄蓉 高博 孟庆扬 鱼卫星 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1711-1718,共8页
针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题,提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究,以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本,... 针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题,提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究,以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本,并分别划分为训练集和测试集,采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。具体地,首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱,将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest,RF)、偏最小二乘(partial least squares,PLS)、支持向量机(support vector machine,SVM)、多层感知机(muhi-layer perception,MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型,并对比各模型性能指标。分析结果发现,经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative,SG-1^(st)-Der)预处理后的RF、SVM、XGBoost模型和经标准正态变量(standardized normal variate,SNV)预处理后的PLS、MLP模型具有较好的训练结果。为进一步提高模型精度和运算效率,提出利用区间偏最小二乘法(interval partial least squares,IPLS)对SG-1^(st)-Der和SNV预处理后的光谱数据首先进行降维,然后再分别建立基于RF、SVM、XGBoost、PLS及MLP等算法的预估模型,最后通过测试集对模型进行验证。结果发现原始光谱数据经SG-1^(st)-Der预处理后所建立的IPLS-XGBoost分类模型性能最优,在不同储藏条件下测试集的F-measure分别为92.33%和90%,Accuracy分别达到94.44%和91.67%,而程序运行时间均不超过0.6 s。表明,可见-近红外光谱结合IPLS-XGBoost分类算法可应用于鸡蛋新鲜度评估,该方法在模型分类性能、准确度评估、运行速度等方面比传统方法更具优越性。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱技术 xgboost算法 区间偏最小二乘法 鸡蛋新鲜度
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基于改进RF-XGBoost算法的列车运行晚点预测研究
13
作者 刘鲁岳 肖宝弟 岳丽丽 《铁道标准设计》 北大核心 2023年第3期38-43,共6页
为度量列车晚点造成的影响,将传统随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)相结合,采用改进的RF-XGBoost算法对高铁列车运行晚点进行预测。以济青高铁为例,将其原始数据预处理并根据特征重要度排序,选取前7个参数组成晚点特征自变量,以... 为度量列车晚点造成的影响,将传统随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)相结合,采用改进的RF-XGBoost算法对高铁列车运行晚点进行预测。以济青高铁为例,将其原始数据预处理并根据特征重要度排序,选取前7个参数组成晚点特征自变量,以预测到站晚点时间为因变量。将列车实际到达时间等7个特征变量输入RF-XGBoost预测模型中参与训练。前200次列车的晚点预测结果表明:预测晚点与实际晚点时间的曲线变化趋势大致相同。相较于XGBoost算法,本文提出的方法MAE和RMSE值分别降低60.5%与44.8%, R2值提高14.6%,且在允许预测误差5 min的范围内,精度达到97.78%,此方法拥有更优的晚点时长预测性能,对铁路实时调度与提升客运质量至关重要。 展开更多
关键词 高速铁路 特征选择 随机森林 晚点预测 xgboost算法
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基于XGBoost算法的光伏阵列故障诊断方法研究 被引量：2
14
作者 段震清 孙建民 +3 位作者 梁凌 李庚达 崔青汝 伍权 《太阳能》 2023年第1期62-68,共7页
针对光伏阵列故障频发,且无法及时有效在线对故障类型进行识别的问题,提出了一种基于极度梯度提升(XGBoost)算法对光伏阵列进行故障诊断的方法。首先,基于Matlab Simulink仿真技术,建立光伏阵列仿真模型,针对正常、开路、短路、老化、... 针对光伏阵列故障频发,且无法及时有效在线对故障类型进行识别的问题,提出了一种基于极度梯度提升(XGBoost)算法对光伏阵列进行故障诊断的方法。首先,基于Matlab Simulink仿真技术,建立光伏阵列仿真模型,针对正常、开路、短路、老化、阴影遮挡5种光伏阵列运行状态进行仿真,获取500例有效数据;其次,分析仿真数据特征变量之间的共线性关系,提取有效的特征变量作为模型的特征变量输入;然后,基于特征变量构建XGBoost故障诊断模型,并根据10折交叉验证方法优化超参数;最后,依据模型性能度量指标对XGBoost故障诊断模型的诊断结果进行评价,并分析模型特征变量的重要性。研究结果表明:基于XGBoost算法的光伏阵列故障诊断方法能简单、高效、实时在线对样本数据进行故障诊断,可应用于光伏阵列典型故障类型的有效识别。该故障诊断方法可为光伏电站现场运维人员提供技术支持,未来将在大型光伏电站,使用更大范围的实时数据开展使用和验证工作。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 xgboost算法 特征变量
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基于XGBoost算法的井漏预警模型研究 被引量：1
15
作者 郑卓 宋峙潮 +3 位作者 陈波 和鹏飞 姬长方 徐彤 《石油化工应用》 CAS 2023年第1期112-115,共4页
渤海湾盆地包含大型断裂构造带,其中裂缝及溶洞较为发育,正常压实条件下处于闭合状态,钻井过程中,井筒液注压力波动可能会诱导地层微裂缝产生、张开、延展,达到致漏程度时就会发生井漏。目前渤海油田对于井漏力学机理的认识不深,堵漏依... 渤海湾盆地包含大型断裂构造带,其中裂缝及溶洞较为发育,正常压实条件下处于闭合状态,钻井过程中,井筒液注压力波动可能会诱导地层微裂缝产生、张开、延展,达到致漏程度时就会发生井漏。目前渤海油田对于井漏力学机理的认识不深,堵漏依然处于逐法尝试、逐一检验的盲目阶段,缺乏科学指导,导致作业效率及成功率较低。本文以XGBoost为模型基础算法,优选了井漏时关键动态响应因子,通过使用大量井漏时的数据训练,形成了一套针对渤海油田的井漏实时预警模型。将该模型应用于CFD2-2-4井取得较好的效果,地层漏失情况判断准确率高达87%,对渤海区块安全高效钻井具有重要意义。 展开更多
关键词 渤海油田 井漏 人工智能 xgboost算法 井漏预警
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基于GPM数据和XGBoost算法的降雨侵蚀研究 被引量：1
16
作者 杜妍 《水利技术监督》 2023年第9期29-31,67,共4页
针对传统获取降雨侵蚀力空间不准确问题,提出降雨侵蚀力提取。研究表明,降雨侵蚀力与GPM降水呈显著正相关,拟合降雨侵蚀力与间非线性关系降雨侵蚀力高值区集中于珠三角和阳江南部。为类似区土壤流失模拟提供技术参考。
关键词 GPM卫星降水数据 广东省 降雨侵蚀力 xgboost算法
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基于XGBoost算法的吉林省强对流天气分类识别研究
17
作者 杨鹤 马洪波 +1 位作者 孙韦男 刘宗尧 《气象灾害防御》 2023年第2期28-33,共6页
利用2016—2021年吉林省C波段雷达回波产品和ERA5再分析资料,基于人工智能集成算法XGBoost,构建了分类识别的3类强对流天气(冰雹、短时强降水和雷暴大风)模型。研究表明,3类强对流天气的平均命中率(POD)为81.73%,平均临界成功指数(CSI)... 利用2016—2021年吉林省C波段雷达回波产品和ERA5再分析资料,基于人工智能集成算法XGBoost,构建了分类识别的3类强对流天气(冰雹、短时强降水和雷暴大风)模型。研究表明,3类强对流天气的平均命中率(POD)为81.73%,平均临界成功指数(CSI)为69.43%,平均空报率(FAR)为17.99%。POD最高为短时强降水的87.50%,CSI最高为雷暴大风的74.19%,FAR最低为雷暴大风的14.81%,其中短时强降水和雷暴大风的评分结果接近。特征值结果显示,风暴最大反射率因子顶高(MCRT)、风暴移动速度(SPEED)、风暴最大反射率下降高度(DCRH)、风暴最大反射率因子(MCR)和600 hPa温度场对于本文构建的XGBoost模型判别强对流类别的重要性最高。总体来说基于XGBoost算法构建的模型对强对流天气分类较为理想,在未来的强对流天气自动化识别、预警及预报的工作中具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 xgboost算法 人工智能 强对流天气 分类识别
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基于贝叶斯优化XGBoost算法的变压器故障诊断 被引量：1
18
作者 贾皓阳 钱宇 《黄河水利职业技术学院学报》 2023年第2期37-43,共7页
为提升对高能放电等小样本故障诊断的敏感度,提出基于贝叶斯优化极端梯度提升算法(BO-XGBoost)的变压器故障诊断模型。分析了贝叶斯优化XGBoost算法的基本原理和基于该算法进行变压器故障诊断的流程,选取259组故障样本,探讨了该模型的... 为提升对高能放电等小样本故障诊断的敏感度,提出基于贝叶斯优化极端梯度提升算法(BO-XGBoost)的变压器故障诊断模型。分析了贝叶斯优化XGBoost算法的基本原理和基于该算法进行变压器故障诊断的流程,选取259组故障样本,探讨了该模型的具体应用,并将其与XGBoost、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、K邻近法(KNN)等模型进行对比。结果表明,BO-XGBoost模型在变压器故障诊断中的精度为98.08%,比前述模型的诊断精度分别提高了5.77%、27.42%、22.58%、19.5%。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 贝叶斯优化算法 xgboost算法 油中溶解气体 故障类型 诊断流程 诊断精度 对比分析
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基于XGBoost算法的车内声品质预测及分析
19
作者 张勇 彭沸潭 +2 位作者 杨鄂川 任克琳 欧健 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期161-166,211,共7页
利用极限梯度提升(XGBoost)算法建立特种车车内声品质预测模型。首先,进行车内噪声的采集试验并进行试验数据挑选,将其处理成68个可以进行主观评价试验的有效声音样本,然后计算声音样本的客观参数,并分析各参数随工况的变化趋势。以客... 利用极限梯度提升(XGBoost)算法建立特种车车内声品质预测模型。首先,进行车内噪声的采集试验并进行试验数据挑选,将其处理成68个可以进行主观评价试验的有效声音样本,然后计算声音样本的客观参数,并分析各参数随工况的变化趋势。以客观参数作为声品质预测模型输入,主观评价预测值为输出,得出预测值与实际主观评价值的平均相对误差为2.43%,相关性系数为0.943,表明根据XGBoost预测模型所得结果与主观评价一致。最后通过分析声品质客观参数的特点得到客观参数对主观分数的影响权重。 展开更多
关键词 声学 车内噪声 心理声学 声品质预测 xgboost算法 权重
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