梯度提升树算法在陕北风电场短期风电功率预测中的应用 被引量：12

1

作者 孙川永 彭友兵 +4 位作者 刘志亮 郝赢玺 吴怡 东琦 郑永恒 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第4期124-128,134,共6页

为了对地形和气候条件复杂的陕北风电场短期风电功率进行准确预测,通过将(weather research and forecasting,WRF)模式输出结果和同期实测风电功率资料相结合,利用梯度提升树算法进行预报气象场和实测风电功率之间的统计关系分析,从而... 为了对地形和气候条件复杂的陕北风电场短期风电功率进行准确预测,通过将(weather research and forecasting,WRF)模式输出结果和同期实测风电功率资料相结合,利用梯度提升树算法进行预报气象场和实测风电功率之间的统计关系分析,从而建立了一套陕北风电场短期风电功率预测模型。以陕北靖边某风电场为例,预测结果表明:所提模型年平均预测准确率伟15.7%;月平均归一化均方根误差在20%以下。模型对风电场风电功率预测精度较好。 展开更多

关键词 梯度提升树算法 风电功率 WRF

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鄂尔多斯盆地临兴区块测井含气量解释方法 被引量：6

2

作者 李泽辰 杜文凤 +1 位作者 胡进奎 李冬 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第S2期490-498,共9页

煤层含气量不仅是煤层气储层综合评价的一个重要参数,同时,准确预测煤层含气量也是预防瓦斯爆炸事故的重要手段,因此准确确定煤层含气量是至关重要的。针对这一问题,以鄂尔多斯盆地东缘临兴区块为研究对象,结合前人研究成果,同时引入了... 煤层含气量不仅是煤层气储层综合评价的一个重要参数,同时,准确预测煤层含气量也是预防瓦斯爆炸事故的重要手段,因此准确确定煤层含气量是至关重要的。针对这一问题,以鄂尔多斯盆地东缘临兴区块为研究对象,结合前人研究成果,同时引入了基于决策树模型的集成算法模型,依据研究区实测数据,分别建立了煤层含气量的SVM模型、神经网络模型、随机森林模型、梯度提升树模型4种预测模型,分析并对比了各模型的性能。结果表明,基于决策树模型的集成算法模型预测效果更好,稳定更强,在样本量较少、维度较低的样本集上比SVM模型和ANN模型更有优势。 展开更多

关键词 煤层含气量预测 支持向量机算法 神经网络算法 随机森林算法 梯度提升树算法

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结合梯度提升树算法与可解释机器学习模型SHAP的抑郁症影响因素研究

3

作者 聂卉 吴晓燕 《数据分析与知识发现》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期41-52,共12页

【目的】本研究旨在探讨构建抑郁严重度预测模型及其解释性问题,通过分析互联网用户生成的内容,进一步发展抑郁症风险预测研究,从而提高抑郁症自动检测模型的可靠性和实用性。【方法】通过收集“好大夫在线”平台上的抑郁症医疗咨询文... 【目的】本研究旨在探讨构建抑郁严重度预测模型及其解释性问题,通过分析互联网用户生成的内容,进一步发展抑郁症风险预测研究,从而提高抑郁症自动检测模型的可靠性和实用性。【方法】通过收集“好大夫在线”平台上的抑郁症医疗咨询文本记录,构建了一个语料库。利用心理学词典,从中提取了患者的心理特征,并采用梯度提升树算法预测患者的病情,同时引入可解释机器学习方法SHAP解读模型,借助SHAP独特的可视化图表剖析患者年龄、性别、认知、情感、感知、社会家庭及个人得失与抑郁症发生之间的复杂关系。【结果】抑郁症患者心理状态能反馈患者病况,利用从患者问诊记录中提取的心理特征能够有效检测重度抑郁,准确率达到86%。可解释机器学习模型SHAP解释了模型的预测结果,揭示出患者各层面心理特征对抑郁症发生产生的多重效应。【局限】受语料集所限,仅利用单次问诊记录对抑郁程度做预测;而模型特征基于心理学词典,更多与抑郁症发生风险有关的要素可纳入建模考虑中。【结论】影响抑郁症产生及发展的因素复杂。个体差异致使各项特征对于疾病预测产生不同效应。构建抑郁症的自动诊断模型,不仅要关注模型的精准度,更需增强对模型预测的理解。 展开更多

关键词 抑郁症预测 在线用户生成内容 可解释机器学习 梯度提升树算法

原文传递

基于梯度提升树算法的广州市紫外辐射拟合模型构建与相关因子分析

4

作者 李文慧 杨颖璨 沈海波 《气象科技》 2024年第1期124-131,共8页

利用2019—2021年广州市紫外辐射数据、常规气象观测数据以及环境空气质量观测数据,对广州市紫外线辐射强度变化特征及与气象、环境因子的相关性进行分析,选择与广州市紫外辐射显著相关的7种特征因子,采用梯度提升树(Gradient Boosting ... 利用2019—2021年广州市紫外辐射数据、常规气象观测数据以及环境空气质量观测数据,对广州市紫外线辐射强度变化特征及与气象、环境因子的相关性进行分析,选择与广州市紫外辐射显著相关的7种特征因子,采用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法建立广州市紫外辐射拟合模型。结果表明:(1)广州市紫外线辐射强度具有明显的季节变化和日变化特征,季节变化表现为夏秋季高、冬春季低的特征。2020、2021年紫外辐射强度的最大值出现在7月,2019年出现在9月。3年紫外线辐射最小值都出现在3月,2020年最小为15.9 W·m^(-2)。日变化呈现出早晚小中午大的特征,于12:00左右达到日最大值;(2)与紫外线辐射强度显著相关的因子为气温、能见度、总云量、相对湿度、太阳高度角、臭氧(O3)浓度、二氧化氮(NO2)浓度;(3)紫外线辐射模型拟合效果较好,训练集和测试集的决定系数R2分别为0.93、0.80,对应的均方根误差RMSE为2.7 W·m^(-2)、4.9 W·m^(-2)。模型拟合估算等级正确的为75%,相差1级的占21%,相差2级的比例为4%。 展开更多

关键词 紫外线辐射特征 紫外线辐射拟合模型 梯度提升树算法

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改进梯度提升树算法的输电线路故障识别

5

作者 赵岩 孙江山 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2024年第2期310-316,共7页

为精准识别输电线路的短路故障类型,提高输电线路短路故障诊断精度,提出一种贝叶斯优化梯度提升树的输电线路短路故障识别方法。通过变分模态分解和对称分量法,提取故障特征,构建特征集。采用贝叶斯优化梯度提升树挖掘特征集与短路故障... 为精准识别输电线路的短路故障类型,提高输电线路短路故障诊断精度,提出一种贝叶斯优化梯度提升树的输电线路短路故障识别方法。通过变分模态分解和对称分量法,提取故障特征,构建特征集。采用贝叶斯优化梯度提升树挖掘特征集与短路故障类型之间的关系,建立短路故障识别模型,利用Simulink识别输电线路的故障精度。结果表明,该诊断模型能够快速且准确地识别短路故障类型,识别准确率高达99.75%。与传统方法相比,该方法显著减少了过渡电阻、故障距离和故障初始角对模型识别准确率的影响。 展开更多

关键词 故障识别 变分模态分解 贝叶斯优化 梯度提升树算法

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基于梯度提升树算法的玉米施肥模型构建 被引量：4

6

作者 卓越 严海军 《水资源与水工程学报》 CSCD 2020年第4期223-228,237,共7页

为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树(GBDT)算法建立施肥模型,并与BP神经网络(BPNN)、支持向量回归... 为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树(GBDT)算法建立施肥模型,并与BP神经网络(BPNN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)算法建立的施肥模型进行对比。结果表明:应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm^2,优于其他3种算法。基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度,对于指导精准施肥具有较强的应用价值。 展开更多

关键词 施肥模型 梯度提升树算法 施肥量 产量 玉米

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基于异构网络特征与梯度提升决策树的协同药物预测 被引量：4

7

作者 聂丽霞 刘辉 邹凌 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第4期48-52,共5页

组合药物在复杂疾病特别是癌症的治疗中发挥越来越重要的作用。以组合药物靶标为初始节点在药物-蛋白质异构网络上执行重启型随机游走,将收敛后的概率分布作为药物组合的特征向量,训练梯度提升决策树模型来预测新的药物组合。在标准药... 组合药物在复杂疾病特别是癌症的治疗中发挥越来越重要的作用。以组合药物靶标为初始节点在药物-蛋白质异构网络上执行重启型随机游走,将收敛后的概率分布作为药物组合的特征向量,训练梯度提升决策树模型来预测新的药物组合。在标准药物组合数据集的性能评估表明,该方法比其他七种典型分类器和传统的提升算法具有更好的性能,且基于异构网络的特征显著提升了各分类器的性能,AUC值从0.528提升至0.909。 展开更多

关键词 药物组合 异构网络 随机游走 特征向量 梯度提升树算法

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机器学习方法研究肝癌预测问题 被引量：1

8

作者 胡雪梅 李佳丽 蒋慧凤 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2022年第2期417-433,共17页

肝癌在所有癌症中病死率高居第二名.由于机器学习方法能改进疾病预测精度,因此文章将利用它们研究肝癌前期诊断问题,提高肝癌的预测精度.首先选取影响肝癌的10个指标作为预测变量,将579位肝癌患者分为两组:随机抽取492位患者构成训练样... 肝癌在所有癌症中病死率高居第二名.由于机器学习方法能改进疾病预测精度,因此文章将利用它们研究肝癌前期诊断问题,提高肝癌的预测精度.首先选取影响肝癌的10个指标作为预测变量,将579位肝癌患者分为两组:随机抽取492位患者构成训练样本,剩余87位患者构成测试样本.接着利用训练样本建立6个分类器:逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和极限梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost),其中逻辑回归和L_(2)惩罚逻辑回归采用NewtonRaphson算法得到模型参数的迭代加权最小二乘估计,计算患者肿瘤细胞为恶性和良性的概率估计,确定最佳阈值预测肿瘤性状.最后用测试样本计算混淆矩阵、灵敏度和特异度,绘制ROC曲线评价预测精度.结果表明L_(2)惩罚逻辑回归预测精度最高,SVM预测精度排第二,XGBoost预测精度排第三,逻辑回归预测精度排第四,GBDT预测精度排第五,ANN和随机森林预测精度最差. 展开更多

关键词 L_(2)惩罚逻辑回归 支持向量机 梯度提升树算法 人工神经网络 极限梯度提升算法

原文传递

基于梯度提升树的河南小麦成本收益分析

9

作者 温建 曾一鸣 +2 位作者 夏枫苒 汪松玉 雷丽娟 《江西农业学报》 CAS 2022年第12期204-210,共7页

基于2006—2020年河南省小麦生产数据,运用梯度提升树算法和文献分析法,分析了河南省小麦生产过程中成本和收益关系。结果表明:(1)2009—2019年的河南省小麦平均种植面积约占全国的23%,平均产量约占全国的27%。(2)通过对小麦生产过程中... 基于2006—2020年河南省小麦生产数据,运用梯度提升树算法和文献分析法,分析了河南省小麦生产过程中成本和收益关系。结果表明:(1)2009—2019年的河南省小麦平均种植面积约占全国的23%,平均产量约占全国的27%。(2)通过对小麦生产过程中的总成本、总产值、净利润、成本利润率以及平均售价进行分析发现,2016—2020年小麦的净利润情况不容乐观,大部分为负值。(3)气候不适、病虫害等自然原因大幅增加了小麦生产的成本。(4)梯度提升树模型的结果显示,在影响小麦生产成本的因子中,人工成本占比最大。综上,提出了降低河南省小麦生产成本和提高其经济效益的建议和对策,即改善投入结构、规模化种植、依靠科技、降低生产成本、政府加大支持和投入力度。 展开更多

关键词 梯度提升树算法 小麦 成本收益 河南省

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改进灰狼算法优化GBDT在PM_(2.5)预测中的应用

10

作者 江雨燕 傅杰 +2 位作者 甘如美江 孙雨辰 王付宇 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1569-1580,共12页

针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局... 针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM_(2.5)质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差E RMS为6.65μg/m^(3),平均绝对值误差E MA为3.20μg/m^(3),拟合优度(R^(2))为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m^(3),平均绝对值误差降低了10.03μg/m^(3),拟合优度增加了9百分点;与霍尔顿序列和莱维飞行改进的(Levy Flight-Halton Sequence,LHGWO)相比,改进的灰狼算法预测得分的均方根误差降低了10.39μg/m^(3),平均绝对值误差减小了6.71μg/m^(3),拟合优度提高了5百分点。研究表明了预测模型优化的有效性,为未来城市改善空气质量提供了科学依据和技术支持。 展开更多

关键词 环境学 PM_(2.5)质量浓度预测 改进灰狼算法(GWO) 梯度提升树算法(GBDT) 莱维(Levy)飞行 霍尔顿序列(Halton Sequence) 粒子群算法(PSO)

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基于XGBoost算法的胶凝砂砾石劈拉强度预测分析 被引量：2

11

作者 郭磊 李泽宣 +2 位作者 田青青 郭利霞 高航 《建筑材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期378-382,388,共6页

将水泥质量浓度、砂率、水胶比和粉煤灰质量浓度设为输入变量,28 d劈拉强度设为输出变量,用极端梯度提升树(XGBoost)算法对胶凝砂砾石(CSG)的劈拉强度进行预测,并与随机森林(RF)算法的预测结果进行对比,以决策系数(R^(2))、均方根误差(R... 将水泥质量浓度、砂率、水胶比和粉煤灰质量浓度设为输入变量,28 d劈拉强度设为输出变量,用极端梯度提升树(XGBoost)算法对胶凝砂砾石(CSG)的劈拉强度进行预测,并与随机森林(RF)算法的预测结果进行对比,以决策系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均百分比误差(MAPE)作为评估标准对2种算法进行对比分析.结果表明:XGBoost算法的R2为0.968 1,具有高度的预测准确性;相比表现良好的RF算法,XGBoost算法测试集的RMSE和MAE均降低了0.003, MAPE降低了0.32%,表明XGBoost算法能够对CSG劈拉强度进行更为精准的预测. 展开更多

关键词 极端梯度提升树算法 随机森林算法 强度预测 胶凝砂砾石 劈拉强度

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基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法 被引量：2

12

作者 陈俊宇 李金龙 +2 位作者 许伦辉 吴攀 林永杰 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2023年第3期12-22,共11页

基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法(ADASYN-XGBoost)。其中,为... 基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法(ADASYN-XGBoost)。其中,为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律,构建了初始特征变量组合,引入自适应合成过采样方法(adaptive synthetic oversampling method,ADASYN)来平衡事故类与非事故类的样本数量,以增强训练数据的质量;其次,为提高检测效果,构建了基于XGBoost的交通事故检测模型,利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选;最后,为获取最佳参数组合,采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明:与先进的基准模型相比,ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优,其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800,500(18%的初始样本量),150(5%的初始样本量)时,ADASYN-XGBoost的F1分数分别为94.47%,88.89%,81.93%。在进一步的消融实验中,均衡正负样本后各基准模型的性能指标提高了2.68%~44.85%。本文提出的方法能够有效解决道路交通事故检测中的样本不均衡问题,同时也为道路交通安全预防与事故处理等提供了技术保障。 展开更多

关键词 智能交通 交通事故自动检测 样本不均衡 自适应过采样技术 极限梯度提升树算法

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基于融合特征选择算法的钻速预测模型研究 被引量：5

13

作者 周长春 姜杰 +3 位作者 李谦 朱海燕 李之军 鲁柳利 《钻探工程》 2022年第4期31-40,共10页

钻速预测是钻井优化的重要组成部分,机器学习算法是当前实现准确钻速预测的重要手段,准确的特征选择是保证机器学习精度的关键途径。基于南海某井眼的实际钻井数据,本文采用一种融合特征选择法从钻井特征参数中选出井径、钻井液出口温... 钻速预测是钻井优化的重要组成部分,机器学习算法是当前实现准确钻速预测的重要手段,准确的特征选择是保证机器学习精度的关键途径。基于南海某井眼的实际钻井数据,本文采用一种融合特征选择法从钻井特征参数中选出井径、钻井液出口温度、钻井液入口密度、钻井液出口密度、K值、塑性粘度、滤失量、上覆压力、孔隙压力、和喷嘴等效直径共10种参数。将优选出的参数作为模型输入,引入集成的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法建立机械钻速预测模型。将建立的模型与常规机器学习算法模型进行对比试验。试验结果显示,所提出的融合特征选择算法模型精度较全特征模型高2%,较常用机器学习模型平均高14.5%,该研究为钻井参数的准确、快速寻优提供了有效解决方案,对提高钻进速率具有一定的指导意义和实际应用价值。 展开更多

关键词 钻速预测 机器学习 融合特征选择 梯度提升树算法(GBDT)

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基于Stacking模型融合的胎儿健康状态智能评估 被引量：2

14

作者 郝婧宇 陈奕 吴水才 《中国医疗设备》 2022年第7期19-25,共7页

目的研究机器学习算法评估妊娠期间胎儿在子宫内的状态,提出一种基于Stacking模型融合的胎儿宫内状态智能评估新方法。方法在特征选择阶段,运用极端梯度提升树与热力图对公开的胎心数据集分析,选择出最优特征子集。在分类阶段,运用一种... 目的研究机器学习算法评估妊娠期间胎儿在子宫内的状态,提出一种基于Stacking模型融合的胎儿宫内状态智能评估新方法。方法在特征选择阶段,运用极端梯度提升树与热力图对公开的胎心数据集分析,选择出最优特征子集。在分类阶段,运用一种两层Stacking模型融合新方法对胎儿进行评估,第一层集合5种强机器学习模型来训练,第二层采用Logistics回归模型。结果运用胎心数据测试集来验证,分类准确率达0.950,受试者曲线下面积达0.980。结论基于Stacking模型融合的新方法可辅助临床医师对胎儿宫内健康状态进行诊断。 展开更多

关键词 胎心监护 极端梯度提升树算法 Stacking模型融合 机器学习算法

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基于梯度提升回归树算法的生活用纸皱纹等级软测量模型 被引量：1

15

作者 张冬启 洪蒙纳 +1 位作者 李继庚 满奕 《中国造纸》 CAS 北大核心 2020年第6期36-42,共7页

皱纹等级是衡量生活用纸质量的重要指标之一。然而,工业生产过程中缺少皱纹等级的实时在线测量方法。为了解决上述问题,本研究通过实验对影响生活用纸皱纹质量的因素进行了分析。利用梯度提升回归树算法,对影响皱纹等级的表面粗糙度、... 皱纹等级是衡量生活用纸质量的重要指标之一。然而,工业生产过程中缺少皱纹等级的实时在线测量方法。为了解决上述问题,本研究通过实验对影响生活用纸皱纹质量的因素进行了分析。利用梯度提升回归树算法,对影响皱纹等级的表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率3个主要指标进行了建模,并通过预测这3个指标实现对皱纹等级的在线实时软测量。通过对比工业实测数据,发现该模型对表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率预测精度较高,测试数据的平均相对误差均小于5%。该模型解决了生活用纸皱纹等级在线软测量的问题,对生活用纸生产过程的质量控制提供了新的方法和依据。 展开更多

关键词 起皱 皱纹等级 软测量 梯度提升回归树算法

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在线医药电商评论情感分析——基于XGBoost集成加权词向量和大语言模型的情感识别模型

16

作者 田梦影 时维 《科技和产业》 2024年第9期128-135,共8页

消费者评论是考察消费者情感的重要数据源,对商品评论进行数据挖掘是帮助在线医药电商改善经营的重要途径。立足于在线医药电商的用户评论,基于SO-PMI(情感倾向点互信息)算法构建该领域情感词典,对评论词向量进行情感加权。利用XGBoost... 消费者评论是考察消费者情感的重要数据源,对商品评论进行数据挖掘是帮助在线医药电商改善经营的重要途径。立足于在线医药电商的用户评论,基于SO-PMI(情感倾向点互信息)算法构建该领域情感词典,对评论词向量进行情感加权。利用XGBoost(极限梯度提升树)集成词向量和LLM(大语言模型)构建情感识别模型,最后得出评论情感指数,从多个维度展开,分析消费者评论中的情感趋势。实证分析表明,构建的情感识别模型的AUC(曲线下的面积)等验证指标较LLM模型相比有进一步提升,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 在线医药电商 LLM(大语言模型) XGBoost(极限梯度提升树)算法 情感指数 情感识别

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基于Landsat的香格里拉市高山松地上生物量动态研究 被引量：1

17

作者 罗利彬 张加龙 《林业调查规划》 2023年第6期7-12,共6页

采用不同时期的Landsat5 TM卫星遥感影像数据和1987—2007年5期云南省香格里拉市森林资源连续清查样地调查数据,通过数据筛选,应用随机森林算法(RF)、梯度提升回归树算法(GBRT)等相关性分析模型,估测1987—2007年间云南省香格里拉市高... 采用不同时期的Landsat5 TM卫星遥感影像数据和1987—2007年5期云南省香格里拉市森林资源连续清查样地调查数据,通过数据筛选,应用随机森林算法(RF)、梯度提升回归树算法(GBRT)等相关性分析模型,估测1987—2007年间云南省香格里拉市高山松地上生物量动态变化规律。结果表明,GBRT算法的估测模型效果最好,决定系数R^(2)为0.99,预估精度P为70.07%;RF算法次之,决定系数R^(2)为0.89,预估精度P为66.10%。1987—2007年的20年间,香格里拉高山松地上生物量总量经历了先减又增的过程,1987、1992、1997、2002、2007年地上生物量分别为1023.29、1022.38、1011.73、1018.02、1019.33万t。但截至2007年,高山松地上生物量仍然未恢复到1987年水平。结合20年的林业发展过程,对高山松地上生物量动态变化原因进行简要分析,对后续研究提出了建议。 展开更多

关键词 高山松 地上生物量 动态变化 梯度提升回归树算法(GBRT) 香格里拉市

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