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基于XGBoost算法的地下综合管廊安全状况评估方法 被引量：5
1
作者 胡联粤 岑健 +2 位作者 许文凯 赵捷 余宗伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期264-268,共5页
针对地下综合管廊安全状况复杂、风险评估困难的问题,提出了一种基于XGBoost算法的安全状况评估方法,利用地下综合管廊数据构建模型。首先,对采集到的地下综合管廊数据进行异常值检测、缺失值处理,用描述性统计与特征组合的方法构造统... 针对地下综合管廊安全状况复杂、风险评估困难的问题,提出了一种基于XGBoost算法的安全状况评估方法,利用地下综合管廊数据构建模型。首先,对采集到的地下综合管廊数据进行异常值检测、缺失值处理,用描述性统计与特征组合的方法构造统计特征以及交叉特征;其次,使用逻辑回归(LR)、随机森林(RF)、最近邻分类器(NC)、支持向量机(SVM)算法、XGBoost算法构建安全评估模型;最后,使用贝叶斯算法对模型参数进行优化。实验结果表明,优化后的XGBoost相较于LR、RF、NC、SVM构建的模型在地下综合管廊的安全评估上具有更高的准确率,最高可达0.9209。 展开更多
关键词 地下综合管廊 安全状况评估 XGBoost 贝叶斯优化 特征工程
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