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基于梯度提升回归树算法的地面臭氧浓度估算 被引量：14
1
作者 李一蜚 秦凯 +2 位作者 李丁 樊文智 何秦 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期997-1007,共11页
将机器学习中的梯度提升回归树(GBRT)算法应用到中国地区地面O3浓度制图中,利用地面O3浓度观测数据,结合WRF气象数据、MODIS植被归一化指数以及高程人口数据建立训练预测数据集.通过反向变量选择法选取模型最佳特征变量对其进行训练,十... 将机器学习中的梯度提升回归树(GBRT)算法应用到中国地区地面O3浓度制图中,利用地面O3浓度观测数据,结合WRF气象数据、MODIS植被归一化指数以及高程人口数据建立训练预测数据集.通过反向变量选择法选取模型最佳特征变量对其进行训练,十折交叉验证结果:决定系数R^2=0.89、均方根误差RMSE=4.75 μg/m^3.同时对全国O3人口暴露水平进行评估.结果表明:在暴露强度上,我国人口加权O3浓度值排在前5的省依次是山东、河南、江苏、河北、上海,均值浓度为94.48 μg/m^3.在暴露持续时间上,非达标天数最多的5个省依次是河南、山东、河北、宁夏、北京,一年内有42%的天数处于非达标的状态. 展开更多
关键词 臭氧(O3) 梯度提升回归树(gbrt) 人口暴露 时空分布
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基于两种机器学习方法分析东海北部海域三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)时空分布 被引量：6
2
作者 栗小东 王晶 +1 位作者 杨春蕙 王迎宾 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1284-1292,共9页
为了解东海北部海域三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)资源时空分布规律,探索更适合三疣梭子蟹资源量预测的模型方法,根据2006-2007年共四个季度在东海北部海域的底拖网调查数据,运用梯度提升回归树(gradient boosting regression t... 为了解东海北部海域三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)资源时空分布规律,探索更适合三疣梭子蟹资源量预测的模型方法,根据2006-2007年共四个季度在东海北部海域的底拖网调查数据,运用梯度提升回归树(gradient boosting regression tree,GBRT)和支持向量机(support vector machine,SVM)这两种机器学习方法,分析了三疣梭子蟹时空分布与环境因子之间的关系,同时使用方差解释率(VE)、相对均方根误差(RMSE)以及决定系数R2等指标对不同模型的拟合效果、预测性能以及稳定性等进行了比较,选择其中最佳模型对东海北部海域三疣梭子蟹资源分布进行预测。结果显示,GBRT模型的拟合效果相对优于SVM模型,两种模型的拟合结果均显示底层海水盐度(SBS)为影响三疣梭子蟹资源分布最为显著的环境因子。GBRT模型的预测性能较高且模型较为稳定,其预测结果显示夏季的资源量高于其他三个季节,且各季节所研究海域的东南部均存在一个资源分布的低值区。研究结果预期可为三疣梭子蟹资源分布及资源量预测新方法的探索和分析提供技术指导。 展开更多
关键词 三疣梭子蟹 梯度提升回归树(gbrt) 支持向量机(SVM) 资源量
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Gradient Boosting算法在典型浅埋煤层液压支架选型中的应用 被引量：4
3
作者 张杰 孙遥 +3 位作者 谢党虎 蔡维山 刘清洲 龙晶晶 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2020年第7期166-170,175,共6页
针对目前工作面液压支架阻力确定方法的不足,提出了1种新的预测方法,采用改进后的逻辑斯提算法(LR)来优化梯度提升回归(GBRT)模型,以此来预测液压支架阻力。在GBRT中加入学习速率来限制子模型的学习速率,防止其过拟合;应用LR对样本参数... 针对目前工作面液压支架阻力确定方法的不足,提出了1种新的预测方法,采用改进后的逻辑斯提算法(LR)来优化梯度提升回归(GBRT)模型,以此来预测液压支架阻力。在GBRT中加入学习速率来限制子模型的学习速率,防止其过拟合;应用LR对样本参数进行优化,建立LR-GBRT回归预测模型;将该预测模型应用于液压支架阻力的预测,预测结果与LR(线性回归模型)、SVM(支持向量机模型)、DTR(决策树回归模型)、EN(弹性网回归模型)进行对比分析。结果表明:LR-GBRT模型具有较强的泛化能力,较高的预测精度,可以对液压支架阻力进行有效预测。 展开更多
关键词 梯度提升回归算法 逻辑斯谛算法 工作面液压支架阻力 预测 学习速率
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基于梯度提升回归树的有机污染物生物-沉积物积累因子预测模型
4
作者 王如冰 蔡喜运 《生态毒理学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期22-33,共12页
生物-沉积物积累因子(BSAF)是评价底栖无脊椎生物对有机污染物生物积累能力的重要参数,是由化合物、底栖环境与无脊椎生物之间的三相作用决定的。现有模型通常采用线性算法研究化合物BSAF与化合物理化性质的关系,忽略了由于环境-生物-... 生物-沉积物积累因子(BSAF)是评价底栖无脊椎生物对有机污染物生物积累能力的重要参数,是由化合物、底栖环境与无脊椎生物之间的三相作用决定的。现有模型通常采用线性算法研究化合物BSAF与化合物理化性质的关系,忽略了由于环境-生物-化合物相互作用引发的非线性影响,导致线性模型拟合和预测能力有限。本研究基于理化性质(PCP)和分子指纹(ECFP)描述化合物特征,结合环境样点和生物特征,采用梯度提升回归树(GBRT)的非线性算法,分别构建了底栖生物体内积累因子的GBRT-PCP和GBRT-ECFP预测模型,并与利用岭回归算法构建的线性模型进行比较。结果表明,GBRT模型训练集决定系数(R 2)均为0.97,验证集R 2为0.82~0.83,表明GBRT模型的拟合优度和预测能力显著优于岭回归模型(训练集和验证集R 2分别为0.38~0.56和0.38~0.52)。沉积物有机碳含量对生物-沉积物积累因子的影响呈波动下降趋势,脂质含量呈先波动上升而后下降趋势。GBRT-PCP模型结果表明,化合物疏水性(log K_(OW))对生物积累影响呈先平稳后上升而后下降趋势,吸附性(log K_(OC))对生物积累呈波动下降趋势。总体上,具有中等log K_(OW)(6.8~8.2)和中等log K_(OC)(4.4~5.2)的化合物易于积累在生物组织。GBRT-ECFP模型阐明了稠环、芳香环、醚键、C—Br键、联苯键等结构是影响生物积累的关键子结构,该模型基于分子指纹结构可实现对化学品生物积累的高通量预测。本研究建立的模型为化学品生态风险评价和管理决策制定提供理论依据和方法参考。 展开更多
关键词 有机污染物 底栖无脊椎生物 生物-沉积物积累因子 梯度提升回归树
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贝叶斯优化梯度提升树的室内日光照度分布预测
5
作者 冀心成 汪衍凯 +1 位作者 张迎 许彦杰 《计算机与现代化》 2023年第9期44-50,共7页
透过窗户照射进室内的自然光随时间非线性变化,且在空间上的分布呈现不均匀性,导致照度模型预测误差大。在数据量有限的情况下,如何实现自然光下的室内光环境高精度建模是一项巨大的挑战。针对上述问题,提出一种主成分分析与贝叶斯优化... 透过窗户照射进室内的自然光随时间非线性变化,且在空间上的分布呈现不均匀性,导致照度模型预测误差大。在数据量有限的情况下,如何实现自然光下的室内光环境高精度建模是一项巨大的挑战。针对上述问题,提出一种主成分分析与贝叶斯优化梯度提升回归树的室内照度预测算法。该算法首先利用哑变量处理样本数据,通过主成分分析法充分考虑照度数据多特征之间的内在相关性并进行特征重塑;然后利用随机森林确定梯度提升回归树的初始参数,提高其收敛速度和稳定性;最后融合交叉验证和贝叶斯优化算法自适应确定梯度提升回归树的超参数组合,从而进一步提升该模型对室内照度分布的预测性能。实验结果表明,在不同气象、时间条件下,该算法对600个测试样本的照度的R2、MAE和RMSE分别为0.9912、18 lx和40 lx,均优于其他几种算法,且能够显著降低样本偏差值。 展开更多
关键词 日光预测模型 梯度提升回归树 贝叶斯优化
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基于潜在空间特征的无袖带血压估计方法 被引量：1
6
作者 樊艳梦 杨学志 +3 位作者 王定良 刘雪南 马礼坤 李龙伟 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第9期1182-1190,1247,共10页
针对目前基于光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)的血压(blood pressure,BP)估计模型的不足,文章提出一种基于潜在空间特征的BP估计方法。该方法充分挖掘PPG中与BP相关的特征,利用梯度增强回归树(gradient boosting regression t... 针对目前基于光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)的血压(blood pressure,BP)估计模型的不足,文章提出一种基于潜在空间特征的BP估计方法。该方法充分挖掘PPG中与BP相关的特征,利用梯度增强回归树(gradient boosting regression tree,GBRT)提取单周期PPG信号及其一阶和二阶导数的高阶交叉特征,并利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取PPG信号的时频图中的深层特征;随后将提取的特征输入支持向量回归器(support vector regression,SVR)构建BP估计模型。在UCI-BP数据库的12000个样本上进行了模型评估,实验结果表明所提出的方法优于最新的BP估计方法。 展开更多
关键词 血压(BP) 光电容积脉搏波(PPG) 潜在空间特征 梯度增强回归树(gbrt) 卷积神经网络(CNN)
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哈尔滨街区PM_(2.5)分布与街区形态耦合机制及预测研究 被引量：1
7
作者 张军 戴春雨 +2 位作者 崔鹏 殷青 李亭亭 《建筑科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期78-86,共9页
城市污染物扩散受城市空间形态影响。选取典型寒地城市哈尔滨城区内10.1 km^(2)区域进行长期实测,实测内容包括不同城市空间形态下的PM_(2.5)浓度与城市微气候数据,发现相同时间内不同测点之间PM_(2.5)浓度的最大差异可达69.03μg/m^(3... 城市污染物扩散受城市空间形态影响。选取典型寒地城市哈尔滨城区内10.1 km^(2)区域进行长期实测,实测内容包括不同城市空间形态下的PM_(2.5)浓度与城市微气候数据,发现相同时间内不同测点之间PM_(2.5)浓度的最大差异可达69.03μg/m^(3)。结合地理信息系统(GIS)提取并筛选合理缓冲半径下的城市空间形态数据,开展PM_(2.5)浓度预测实验,建立梯度提升回归树(GBRT)预测模型,分别与随机森林(RF)、决策树(DT)和多元线性回归(MLR)模型进行对比,结果表明:GBRT模型精度最高,R~2达到0.981;对城市空间形态要素进行影响程度排序,影响程度最高的是建筑密度(57%)和平均建筑高度(49%)。研究成果在揭示PM_(2.5)分布与街区形态耦合机制的同时也肯定了GBRT模型用于街区尺度PM_(2.5)浓度预测的合理性。 展开更多
关键词 城市空间形态 PM_(2.5)扩散 梯度提升回归树(gbrt)模型 严寒地区
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应用Landsat8 OLI和GBRT对高山松地上生物量的估测 被引量：13
8
作者 张加龙 胥辉 陆驰 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期25-30,共6页
依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏最小二乘方法进行了对比。结果表明:纹理信息对生物量有重要影... 依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏最小二乘方法进行了对比。结果表明:纹理信息对生物量有重要影响,其中熵、相关性和Landsat8 OLI近红外波段的信息对生物量的影响最大;采用GBRT进行建模,当迭代次数大于200次时,偏差降低减缓,GBRT建模方法的精度评价指标(R2=0.96,rRMSE=8.80%,P=73.88%)均优于其他3个模型。应用Landsat数据进行森林地上生物量估测的不确定因素较多,GBRT可作为高山松及其他树种地上地上生物量遥感估测的另一新方法。 展开更多
关键词 Landsat8 OLI 香格里拉 高山松 地上生物量 梯度提升回归树
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基于时间序列关系的GBRT交通事故预测模型 被引量：8
9
作者 杨文忠 张志豪 +4 位作者 吾守尔·斯拉木 温杰彬 富雅玲 王丽花 王婷 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期615-621,共7页
道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题。该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事... 道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题。该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事故模型。该模型对英国Leicester的2005-2015年每天的交通事故数、死亡人数、涉事的车辆数进行预测。实验结果显示,引入时间序列关系有助于提升模型预测精度。预测结果为交通管理部门的决策起到参考作用,建模方式为同类型预测问题的建模工作带来了积极的参考意义。 展开更多
关键词 梯度提升回归树 预测 时间序列 交通事故
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基于回归近邻成分分析和GBRT的室内定位方法
10
作者 王斌涛 冷腾飞 +1 位作者 王益涵 郑家骅 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第11期66-69,共4页
WiFi指纹定位方法性能易受到室内无线信号波动的影响使得离线指纹存在冗余噪声而导致定位精度不足。对此,本文提出一种改进近邻成分分析(NCA)结合渐近梯度回归树(GBRT)室内定位方法。首先,构造连续可微的目标函数将离散优化问题转化为... WiFi指纹定位方法性能易受到室内无线信号波动的影响使得离线指纹存在冗余噪声而导致定位精度不足。对此,本文提出一种改进近邻成分分析(NCA)结合渐近梯度回归树(GBRT)室内定位方法。首先,构造连续可微的目标函数将离散优化问题转化为连续优化问题,并对离线指纹数据库进行特征提取去除冗余得到离线指纹的主要特征;然后,利用提取特征后的位置指纹数据和特征对应的坐标迭代构造多个CART TREE,利用每个CART TREE损失函数的负梯度值构造集成多个CART TREE得到GBRT定位模型;最后,利用待定位点位置指纹信号特征结合GBRT定位模型预测待定位点位置。实验结果表明:所提出算法相较于其他同类算法误差分别减少14.7%,22.4%,37.1%,能够有效提高定位精度。 展开更多
关键词 室内定位 冗余噪声 近邻成分分析 位置指纹 渐进梯度回归树
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