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基于梯度提升决策树算法的鄱阳湖水环境参数遥感反演 被引量：18
1
作者 李怡静 孙晓敏 +4 位作者 郭玉银 刘发根 周冠华 徐崇斌 刘亮 《航天返回与遥感》 CSCD 2020年第6期90-102,共13页
鄱阳湖是中国第一大淡水湖和国际重要湿地,对区域经济发展和生态文明建设都具有非常重要的作用。近年来受气候变化及流域经济发展影响,其水质持续逼近轻度富营养,局部水华发生风险较高。为保护鄱阳湖水生态环境,探索适用于鄱阳湖的大尺... 鄱阳湖是中国第一大淡水湖和国际重要湿地,对区域经济发展和生态文明建设都具有非常重要的作用。近年来受气候变化及流域经济发展影响,其水质持续逼近轻度富营养,局部水华发生风险较高。为保护鄱阳湖水生态环境,探索适用于鄱阳湖的大尺度水质遥感监测方法至关重要。文章以鄱阳湖为实验区域,结合2018年7月和2019年8月两次鄱阳湖丰水期的实测水质数据和"高分一号"卫星影像,基于梯度提升决策树算法构建水质参数反演模型,反演了高锰酸盐指数、总磷、总氮、透明度、叶绿素a、悬浮泥沙等6种水质参数。对反演算法的输入波段和参数配置进行了调试与优化,以均方根误差和决定系数作为精度评价指标,测试了该算法对各水质参数反演的精度和速度,结果表明,梯度提升决策树算法反演各水质参数的精度较高且速度较快,对多数水质参数反演的决定系数在0.8以上,具有实用价值,能够实现对内陆复杂水体水质的高精度遥感监测。 展开更多
关键词 遥感反演 机器学习 梯度提升决策树算法 “高分一号”卫星数据 水环境 鄱阳湖
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基于梯度增强决策树算法的纸张质量软测量模型 被引量：6
2
作者 江伦 满奕 +3 位作者 李继庚 洪蒙纳 孟子薇 朱小林 《中国造纸》 CAS 北大核心 2020年第5期37-42,共6页
本研究提出了一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法的纸张质量软测量模型,该方法可在线软测量纸张的关键物理指标如抗张强度、柔软度和松厚度。结果表明,采用GBDT进行纸张质量软测量时,抗张强度、柔软度和松厚度的平均相对误差分别为7. 21%... 本研究提出了一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法的纸张质量软测量模型,该方法可在线软测量纸张的关键物理指标如抗张强度、柔软度和松厚度。结果表明,采用GBDT进行纸张质量软测量时,抗张强度、柔软度和松厚度的平均相对误差分别为7. 21%、7. 38%和3. 5%;采集新数据验证后,纸张抗张强度、柔软度和松厚度的平均相对误差分别为6. 87%、6. 88%和3. 12%,表明模型对新验证数据的预测结果精度高。 展开更多
关键词 数据模型 纸张质量 软测量 梯度增强决策树(GBDT)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
3
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PCA和LDA的食源性致病菌拉曼光谱分类识别 被引量：2
4
作者 黄忠民 曾万聃 +1 位作者 吴敏 夏志平 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第9期55-59,共5页
鉴于拉曼光谱具有无损快速、精确、检测范围广的优点,食源性致病菌的识别检测方法逐渐转变为新型的拉曼光谱检测方法。以大肠杆菌和布鲁氏菌作为实验对象,得到拉曼光谱图,使用PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)与LDA(Linear... 鉴于拉曼光谱具有无损快速、精确、检测范围广的优点,食源性致病菌的识别检测方法逐渐转变为新型的拉曼光谱检测方法。以大肠杆菌和布鲁氏菌作为实验对象,得到拉曼光谱图,使用PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)与LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)两种不同的降维方式进行降维,并通过机器学习中的GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)算法模型实现分类。实验结果分类模型可以成功地对两种食源性致病菌进行分类,达到了97.10%和90.28%的准确率,在原有的算法基础上大幅度提高准确率,减少样本特征数带来的误差,并为拉曼光谱结合机器学习算法分类识别提供一定性参考。 展开更多
关键词 拉曼光谱 主成分分析 线性判别分析 食源性致病菌分类识别 梯度提升决策树算法
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基于光伏发电影响因素分析的集成建模及预测应用 被引量：3
5
作者 杨凌帆 刘倩 +2 位作者 张雨金 周郅皓 周杭霞 《中国计量大学学报》 2019年第2期158-165,共8页
目的:开发一种短期光伏发电功率预测模型,解决电能接入并网后对电网的稳定性和安全性产生影响的问题。方法:利用每日的光伏部分数据建立模型,剩余数据作为测试集,得到每天发电功率的误差。以误差最小的作为测试集,剩余天数的光伏数据作... 目的:开发一种短期光伏发电功率预测模型,解决电能接入并网后对电网的稳定性和安全性产生影响的问题。方法:利用每日的光伏部分数据建立模型,剩余数据作为测试集,得到每天发电功率的误差。以误差最小的作为测试集,剩余天数的光伏数据作为训练集,根据预测结果的误差大小合并数据,建立新的PSO-SVM弱学习器。最终运用改进的PSO算法找出每个弱学习器的系数,建立预测模型。结果:实验结果显示此模型相较于传统的BP、SVM模型预测效果有了明显的提升。结论:本预测模型具有较精确的预测能力和较强的适应性,并且适应于任何不同天气类型和不同因素的训练数据。 展开更多
关键词 计量 光伏发电 预测模型 因素重要性分析 梯度提升决策树算法 数据组合分析
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基于梯度提升树的河南小麦成本收益分析
6
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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