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一种深度梯度提升回归预测模型 被引量：10
1
作者 曲文龙 陈笑屹 +1 位作者 李一漪 汪慎文 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第9期194-201,共8页
浅层学习模型对复杂函数表示能力有限,从而导致泛化能力受到制约。针对此问题,结合深度学习和集成学习思想提出一种基于深度梯度提升的回归预测模型。该模型在输入层对原始特征进行特征子集提取,训练生成子空间基学习器;隐藏层通过构建... 浅层学习模型对复杂函数表示能力有限,从而导致泛化能力受到制约。针对此问题,结合深度学习和集成学习思想提出一种基于深度梯度提升的回归预测模型。该模型在输入层对原始特征进行特征子集提取,训练生成子空间基学习器;隐藏层通过构建多层级联结构,逐层融合子空间特征与原始特征从而实现逐层表征学习,并根据相邻层学习变化率自适应学习层数;输出层中使用学习法结合策略对样本进行最终预测。采用并行化方式对各层学习器进行训练以提高模型运行效率。在UCI公开数据集上进行实验验证,结果表明:相比现有集成预测方法,该模型具有更高的预测精度和运行效率。 展开更多
关键词 梯度提升 深度学习 集成学习 回归预测
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全膝关节置换术后深静脉血栓预测模型的建立 被引量：8
2
作者 徐泽 张贤祚 +4 位作者 张林林 黄威 周伟 朱晨 尹宗生 《中国矫形外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第23期2123-2128,共6页
[目的]构建基于逻辑回归和XGBoost算法的全膝关节置换术(total knee arthroplasty,TKA)围手术期深静脉血栓形成风险(deep vein thrombosis,DVT)的预测模型。[方法]回顾性分析2017年12月—2021年10月于安徽医科大学附属安徽省立医院骨科... [目的]构建基于逻辑回归和XGBoost算法的全膝关节置换术(total knee arthroplasty,TKA)围手术期深静脉血栓形成风险(deep vein thrombosis,DVT)的预测模型。[方法]回顾性分析2017年12月—2021年10月于安徽医科大学附属安徽省立医院骨科接受TKA手术治疗的3711例患者的临床资料,构建逻辑回归和XGBoost算法预测模型,筛选围手术期出现DVT的预测因素,并比较两者的预测效能。[结果]3711例患者中,TKA术后共有889例患者发生DVT,总发病率23.96%。单项因素比较表明,与非DVT组相比,DVT组年龄显著更大(P<0.05),低分子肝素和X因子抑制剂使用的比率显著更高(P<0.05),术后6 h早期抗凝比率显著更低(P<0.05)、术前准备时间显著更短(P<0.05)、术后住院时间显著更长(P<0.05),手术时间显著更长(P<0.05),术前D-二聚体含量显著更高(P<0.05),术前凝血酶原活动度更低(P<0.05)、术后血磷含量更高(P<0.05)、术后尿素氮肌酐比值更高(P<0.05),差异均有统计学意义。逻辑回归表明:术后尿素氮肌酐比值升高(OR=1.576,P<0.05)、术后住院时间长(OR=1.393,P<0.05)、高龄(OR=1.214,P<0.05)、术后血磷升高(OR=1.160,P=0.05)、术前D-二聚体升高(OR=1.058,P=0.05)是发生DVT的危险因素。XGBoost模型显示年龄、术后住院时间、术后D-二聚体水平、血清尿素氮/肌酐比值、使用低分子肝素是重要的特征向量。两种预测模型ROC分析的AUC分别为0.709和0.840。[结论]XGBoost模型对于TKA围手术期DVT事件具有良好的预测能力,患者年龄、术后住院时间、术后D-二聚体含量、血清尿素氮/肌酐比值、使用低分子肝素是潜在的重要预测指标。 展开更多
关键词 全膝关节置换术 深静脉血栓 预测模型 极端梯度提升 逻辑回归
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赤潮随机梯度回归分析 被引量：4
3
作者 王洪礼 李胜朋 冯剑丰 《海洋技术》 2005年第3期65-69,共5页
赤潮的危害日益严重,为了预测赤潮的发生,运用回归树的随机梯度Boosting算法分析渤海赤潮数据,建立浮游植物总量与环境因子的定量关系,给出各种环境因子对浮游植物总量相对影响的大小以及浮游植物总量和各种环境因子偏相关的图形,有利... 赤潮的危害日益严重,为了预测赤潮的发生,运用回归树的随机梯度Boosting算法分析渤海赤潮数据,建立浮游植物总量与环境因子的定量关系,给出各种环境因子对浮游植物总量相对影响的大小以及浮游植物总量和各种环境因子偏相关的图形,有利于探索赤潮的发生机制,指导菌种的培养。最后,相比其它算法,回归树的随机梯度Boosting对于“局部剧增”的赤潮数据是稳健的,而且具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 赤潮 回归树 随机梯度boosting 支持向量回归 MARS
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基于可见光图像的无创血糖测量仿体实验验证 被引量：5
4
作者 李芬 赵跃进 +4 位作者 孔令琴 刘明 董立泉 惠梅 刘小华 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期223-225,共3页
基于光学测量的无创血糖检测是目前生物医学领域的研究热点,但由于存在信噪比低、背景噪声干扰、准确度不高等问题,该无创血糖检测方法还停留在实验阶段,无法应用于临床实践。针对这些问题,提出了一种基于可见光图像的无创血糖检测方法... 基于光学测量的无创血糖检测是目前生物医学领域的研究热点,但由于存在信噪比低、背景噪声干扰、准确度不高等问题,该无创血糖检测方法还停留在实验阶段,无法应用于临床实践。针对这些问题,提出了一种基于可见光图像的无创血糖检测方法。该方法通过采集到的散射图像,采用梯度增强决策树算法,建立了散射图像特征参量与血糖浓度关系的回归模型,并通过仿体实验验证了模型的准确性。实验结果表明,利用梯度增强回归模型,可以对可见光散射图像与葡萄糖浓度的关系进行建模,一致性决定系数可达0.929,葡萄糖检测精度平均绝对误差为0.156g·L^-1。 展开更多
关键词 无创血糖 可见光散射图像 梯度增强回归
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基于自适应码率移动增强现实应用的能效优化研究 被引量：5
5
作者 陈乐 高岭 +5 位作者 任杰 党鑫 王祎昊 曹瑞 郑杰 王海 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期194-203,共10页
随着移动增强现实(Mobile Augmented Reality,MAR)技术的飞速发展,MAR应用的种类及功能也越来越丰富多样,与此同时用户对MAR应用的视频质量及响应时间也提出了更高的要求。通常来说,MAR应用会将计算密集型任务(目标识别及渲染)卸载到云... 随着移动增强现实(Mobile Augmented Reality,MAR)技术的飞速发展,MAR应用的种类及功能也越来越丰富多样,与此同时用户对MAR应用的视频质量及响应时间也提出了更高的要求。通常来说,MAR应用会将计算密集型任务(目标识别及渲染)卸载到云端或边缘服务器进行处理,并将渲染后的图像下载到移动端。但由于移动网络状态的不稳定性及网络带宽的限制,海量数据的传输将延长MAR应用响应时间,进而增加移动设备的传输能耗开销,严重影响用户使用体验。由此,文中提出了一种基于梯度提升回归(Gradient Boosting Regression,GBR)的自适应码率控制模型。该模型通过感知当前网络环境及拍摄内容,预测用户观感需求并对非关注点部分进行低码率压缩,从而在不影响用户体验的情况下尽可能地降低传输数据量,缩短响应时间。具体来说,通过分析200个热门视频的视频特征,构建视频特征同用户观感需求的内在联系,从而针对不同的用户需求提供合适的视频码率配置,由此达到维持体验、减少时延、节约能耗的目标。实验结果显示,同直接下载渲染后的1080p视频相比,提出的自适应码率控制模型在尽可能维持用户观感体验的前提下,每帧的下载时间平均减少了58%(19.13 ms)。 展开更多
关键词 移动增强现实 能效优化 梯度提升回归 码率自适应控制
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基于鼾声特征的呼吸暂停低通气指数预测
6
作者 叶自强 彭健新 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期862-866,共5页
打鼾是阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea hypopnea syndrome, OSAHS)患者最典型的症状,患者鼾声中含有重要诊断信息。文章从OSAHS患者整晚鼾声中提取了梅尔倒谱系数、线性预测系数、谱熵等声学特征参数,通过相... 打鼾是阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea hypopnea syndrome, OSAHS)患者最典型的症状,患者鼾声中含有重要诊断信息。文章从OSAHS患者整晚鼾声中提取了梅尔倒谱系数、线性预测系数、谱熵等声学特征参数,通过相关分析研究患者鼾声的特征参数与呼吸暂停低通气指数(apnea hypopnea index, AHI)的相关性,探讨基于梯度提升回归的AHI预测,并与其他模型进行对比。结果表明:谱熵和梅尔倒谱系数的某些维度与AHI具有较强的相关性,其相关系数大于0.6。与线性模型相比,梯度提升回归模型表现出更好的预测效果,其预测的AHI与参考测量值之间的相关性高,相关系数为0.813。结果表明,基于鼾声的声学特征预测OSAHS患者的AHI是可行的,对OSAHS的诊断具有较好的参考价值。 展开更多
关键词 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征 鼾声 呼吸暂停低通气指数 声学特征 梯度提升回归
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颜色通道下的无参考图像质量评价 被引量：4
7
作者 乔子昂 刘涛 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第12期261-269,共9页
无参考图像质量评价是近年来的研究热点,目前常用的评价算法都是从灰度空间提取特征.为了增加颜色通道信息对图像质量的反馈,分别提取了RGB(Red,Green,Blue)、LAB(Luminosity,A,B)、HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间中各通道下的亮度... 无参考图像质量评价是近年来的研究热点,目前常用的评价算法都是从灰度空间提取特征.为了增加颜色通道信息对图像质量的反馈,分别提取了RGB(Red,Green,Blue)、LAB(Luminosity,A,B)、HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间中各通道下的亮度去均值对比度归一化(MSCN)系数,并用非对称广义高斯分布模型(AGGD)拟合.对拟合得到的MSCN系数统计特征,用梯度提升回归算法训练,得到无参考图像质量评价模型,并将各颜色通道训练模型和灰度空间训练模型的预测分数与主观评分进行比较.结果表明,相比灰度空间,部分颜色通道下的无参考图像质量评价模型的单调性、主客观一致性、稳定性都有一定提升,用RGB_B通道下提取的特征训练的模型性能最好,Pearson相关系数从0.63提升到0.70. 展开更多
关键词 无参考图像质量评价 去均值对比度归一化系数 颜色通道 梯度提升回归
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采用机器学习方法预测连续刚构桥预拱度研究 被引量：1
8
作者 王景春 吴雨航 +2 位作者 王大鹏 王利军 吕盟 《铁道标准设计》 北大核心 2023年第2期83-88,共6页
为在连续刚构桥悬臂浇筑施工阶段快速预测各悬浇段预拱度,收集土木垴大桥、庄窝大桥及南石大桥各悬臂浇筑段的预拱度及影响因素构建高维数据集,采用缺失值填充、归一化等数据预处理技术对数据集进行处理,基于梯度提升回归、极端梯度提... 为在连续刚构桥悬臂浇筑施工阶段快速预测各悬浇段预拱度,收集土木垴大桥、庄窝大桥及南石大桥各悬臂浇筑段的预拱度及影响因素构建高维数据集,采用缺失值填充、归一化等数据预处理技术对数据集进行处理,基于梯度提升回归、极端梯度提升、支持向量机回归、随机森林及决策树5种机器学习算法,建立连续刚构桥预拱度预测模型。应用训练好的模型对西郊大桥悬浇段进行预测。结果表明:极端梯度提升在边跨预测效果最好,平均绝对误差0.97 mm、均方根误差1.28 mm,训练集确定性系数0.998,测试集确定性系数0.944,对西郊大桥边跨预测最大误差为3.9 mm;梯度提升回归在中跨预拱度预测效果最好,平均绝对误差1.4 mm、均方根误差1.63 mm,训练集确定性系数0.995,测试集确定性系数0.989,对西郊大桥中跨预测最大误差3.2 mm。研究成果满足施工要求,未来可进一步扩充数据集,提高预测精度。 展开更多
关键词 连续刚构桥 预拱度预测 机器学习 数据预处理 极端梯度提升 梯度提升回归
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北斗监测滑坡及其梯度增强多元回归位移预测 被引量：3
9
作者 明璐璐 高品红 +3 位作者 刘宇航 王鹏 涂梨平 柯福阳 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第10期7-12,共6页
山体滑坡位移量预测精度主要受预测模型和参量的影响,而基于回归模型和灰度预测模型的传统滑坡预测模型主要存在模型预测结构单调、引入的预测影响参量不全面、长期性预测精度低等问题,因此,本文基于北斗数据提出了一种基于梯度增强多... 山体滑坡位移量预测精度主要受预测模型和参量的影响,而基于回归模型和灰度预测模型的传统滑坡预测模型主要存在模型预测结构单调、引入的预测影响参量不全面、长期性预测精度低等问题,因此,本文基于北斗数据提出了一种基于梯度增强多元回归算法的滑坡预测方法。梯度增强多元回归模型在考虑多重因素的前提下,使用如降水量、土壤湿度、地形参数等滑坡主影响因子作为回归模型参量,同时结合梯度增强方法,可以增强预测模型的有效结构,提升数据的使用率,进而提高长、短期的滑坡位移量预测精度。最后以西宁市南山寺滑坡带为例,考虑降水、地面沉降、地形地貌等诱发滑坡的关键因素,分别基于梯度增强多元回归模型、贝叶斯岭回归模型、弹性网络回归模型及支持向量机回归模型进行试验。结果表明,梯度增强多元回归模型的方差(EV)结果为0.99 mm^(2),均方差(MSE)结果为0.04 mm,平均绝对误差(MAE)结果为0.15 mm,且利用梯度增强多元回归模型对2020年12月的表面位移量进行预测,发现相对误差区间为(-0.8%,0.8%],预测精度最高。因此,相对而言,梯度增强多元回归预测模型精度更优、效率更高,更能准确反映滑坡表面位移量的变化状态,精确地对滑坡体进行全天候监控、预警,保障滑坡体周边环境的安全。 展开更多
关键词 滑坡位移 北斗监测 预测 梯度增强多元回归模型
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基于梯度提升回归树的高新企业创新能力评估 被引量：1
10
作者 郑泳智 吴惠粦 +1 位作者 朱定局 宋东情 《计算机与数字工程》 2023年第8期1687-1690,1701,共5页
近年来,随着创新驱动发展战略的提出,各地审计厅积极响应,安排审计专家根据企业信息评估企业创新能力,研究政策实施对高新企业创新指标的影响,希望精准实施政策扶持企业,带动区域发展。传统人工评估方式效率低,且存在人为干扰等问题。... 近年来,随着创新驱动发展战略的提出,各地审计厅积极响应,安排审计专家根据企业信息评估企业创新能力,研究政策实施对高新企业创新指标的影响,希望精准实施政策扶持企业,带动区域发展。传统人工评估方式效率低,且存在人为干扰等问题。使用梯度提升回归树模型构建评分预测模型,代替人工评估方式,可保证准确率与效率。实验结果表明,该预测模型优于随机森林回归等其他模型,能保证预测准确性。 展开更多
关键词 梯度提升 集成学习 回归预测 机器学习
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基于随机蛙跳波段选择算法的土壤铅含量高光谱估测 被引量：1
11
作者 安柏耸 王雪梅 +1 位作者 黄晓宇 卡吾恰提·白山 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3302-3309,共8页
高光谱数据中存在的大量冗余信息对高光谱估测精度产生较大影响。旨在寻求特征波段筛选的最佳算法,以实现土壤重金属铅含量的准确监测,为土壤污染防治提供参考。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲土壤重金属铅含量与光谱数据为数据源,利用... 高光谱数据中存在的大量冗余信息对高光谱估测精度产生较大影响。旨在寻求特征波段筛选的最佳算法,以实现土壤重金属铅含量的准确监测,为土壤污染防治提供参考。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲土壤重金属铅含量与光谱数据为数据源,利用蒙特卡洛交叉验证(MCCV)算法确定92个有效土壤样品,通过相关分析选取倒数对数一阶微分变换处理的光谱数据,采用随机蛙跳(RF)算法,并结合竞争性自适应重加权(CARS)算法、迭代保留有效信息变量(IRIV)算法及连续投影算法(SPA),构建RF-CARS、RF-IRIV及RF-SPA三种算法对波段进行筛选。以倒数对数一阶微分变换处理下的特征波段反射率为自变量,土壤重金属铅含量为因变量,采用极端梯度提升(XGBoost)和地理加权回归(GWR)方法构建土壤重金属铅含量估测模型。结果表明:(1)光谱变换处理可有效增强光谱与土壤铅含量的敏感性,其中倒数对数一阶微分变换后的土壤光谱特征更为明显,相关系数可达到0.620(p<0.001)。(2)RF-CARS、RF-IRIV及RF-SPA算法分别从高光谱数据中筛选出6、9和7个特征波段,全部位于近红外光谱区域,3种算法具有较强的特征提取能力,极大减少光谱数据中的冗余信息。(3)基于RF-IRIV算法构建的土壤铅含量估测模型的精度和稳定性高于RF-CARS和RF-SPA算法构建的模型,说明RF-IRIV算法能更为准确的保留与土壤铅含量相关的波段。此外,GWR模型的性能优于XGBoost模型,构建的RF-IRIV-GWR模型具有较好的预测能力,可作为研究区土壤铅含量的最优估测模型,其验证集的决定系数(R^(2))为0.892,均方根误差(RMSE)为0.825 mg·kg^(-1),相对分析误差(RPD)为3.09。基于随机蛙跳(RF)与迭代保留有效信息变量(IRIV)算法,结合地理加权回归(GWR)建模方法在快速准确估测土壤铅含量方面具有一定优势,可进行土壤重金属污染的动态监测。 展开更多
关键词 特征波段 随机蛙跳算法 竞争性自适应重加权算法 迭代保留有效信息变量算法 连续投影算法 极端梯度提升 地理加权回归 土壤铅
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基于Gradient Boosting算法的小企业信用风险评估 被引量：2
12
作者 杨俊 夏晨琦 《浙江金融》 2017年第9期44-50,共7页
信用风险是导致银行破产的主要原因之一。传统上基于专家规则的信用风险评分模型虽然具有较好的业务解释性,但对建模人员的业务经验和理论水平有较高要求,也无法挖掘变量之间复杂的相关关系从而实现完全的数据驱动建模。本文使用Gradien... 信用风险是导致银行破产的主要原因之一。传统上基于专家规则的信用风险评分模型虽然具有较好的业务解释性,但对建模人员的业务经验和理论水平有较高要求,也无法挖掘变量之间复杂的相关关系从而实现完全的数据驱动建模。本文使用Gradient Boosting算法对我行小企业信贷客户数据建模,并和逻辑回归以及专家规则模型进行横向比较和分析。实验结果表明,以违约样本召回率和ROC为模型评估指标,Gradient Boosting算法的模型精度和模型稳定性显著优于另外两种模型,另外,Gradient Boosting和逻辑回归两种基于机器学习的模型表现要明显好于专家规则模型。 展开更多
关键词 信用风险 信用评分 梯度提升 逻辑回归 专家规则
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基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算
13
作者 王玉娜 李粉玲 +1 位作者 李振发 吕书豪 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1475-1483,共9页
为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术,利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测,获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数,通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选... 为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术,利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测,获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数,通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数,结合偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林算法(RFR)、支持向量机回归(SVR)和梯度增强回归(GBDT)建立冬小麦氮营养指数模型,并对模型估算精度进行验证。结果表明,从拔节期到灌浆期,各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数均呈极显著相关,其中拔节期氮营养指数与任意两波段光谱指数相关性均高于其他时期,且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与氮营养指数的相关系数最大,为0.66。拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数预测模型的决定系数(r^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.96和0.05,模型验证的r^(2)、RMSE和相对预测偏差(RPD)分别为0.95、0.12和2.12,模型预测精度最高。因此,拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数估算模型可用于冬小麦氮营养监测及后期田间管理。 展开更多
关键词 冬小麦 高光谱特征参数 氮营养指数 梯度增强回归 估算模型
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Boosting算法在回归问题计算的应用
14
作者 汤北齐 《湖北工业大学学报》 2009年第1期74-76,85,共4页
将机器学习中的一种新方法——Boosting算法应用于两类不同回归问题的计算,结果表明:该方法有效、实用,在完成参数估计的同时,可以自动获取决定模型参数的主因素,并且特别适用于解决高维稀疏性问题.
关键词 学习算法 梯度boosting 回归问题
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基于XGBoost的Ebay网上拍卖最终成交价格预测
15
作者 曹菲菲 《计算机时代》 2021年第1期46-50,共5页
对成交价格进行预测,旨在获得Ebay拍卖品的价格动态,使买卖双方更好地进行交易。将价格区间进行多分类划分和多次最优参数选择,建立极端梯度提升(XGBoost,eXtreme Gradient Boosting)模型,并与最优逻辑斯蒂回归模型比较,使用平均准确率... 对成交价格进行预测,旨在获得Ebay拍卖品的价格动态,使买卖双方更好地进行交易。将价格区间进行多分类划分和多次最优参数选择,建立极端梯度提升(XGBoost,eXtreme Gradient Boosting)模型,并与最优逻辑斯蒂回归模型比较,使用平均准确率作为模型的评估指标。经比较发现XGBoost模型达到90.55%的准确率,明显优于逻辑斯蒂回归模型。此外通过十次迭代,分别得到两个模型的准确率变化趋势,结果显示Xgboost具有更高的准确率。 展开更多
关键词 Ebay网上拍卖 成交价格预测 多分类 极端梯度提升 最优参数选择 逻辑斯蒂回归
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梯度增强回归算法在固体发动机结构界面缺陷参数预测中的应用
16
作者 周韬 吴亚洲 《科技创新导报》 2020年第27期111-113,共3页
为了快速准确地进行固体火箭发动机的故障诊断,本文结合有限元法和梯度增强回归算法研究了固体火箭发动机结构界面缺陷参数的预测方法。将有限元结构分析方法与文献对比,验证了分析方法的合理性,并利用ABAQUS进行二次开发来快速准确获... 为了快速准确地进行固体火箭发动机的故障诊断,本文结合有限元法和梯度增强回归算法研究了固体火箭发动机结构界面缺陷参数的预测方法。将有限元结构分析方法与文献对比,验证了分析方法的合理性,并利用ABAQUS进行二次开发来快速准确获取固体发动机的结构参数,并形成数据库,最后使用梯度增强回归算法实现了参数预测。结果表明:本文方法可以实现固体发动机的缺陷参数预测,预测结果良好,可以为下一步工程应用提供理论依据和技术储备。 展开更多
关键词 固体发动机 梯度增强回归 有限元法 界面缺陷
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打入桩轴向极限承载力预测的机器学习方法
17
作者 史昌盛 刘秋霞 +1 位作者 韩世界 王长虹 《铁道建筑技术》 2019年第8期153-159,共7页
在复杂的工程地质环境中,打入桩的轴向承载力的预测是设计和施工的一个重大挑战。本研究将利用机器学习工具一极端梯度提升算法(XGBoost)预测打入桩的轴向承载力,对桩身最大压缩应力(MCS)、最大拉伸应力(MTS)和每英尺锤击数(BPF)进行了... 在复杂的工程地质环境中,打入桩的轴向承载力的预测是设计和施工的一个重大挑战。本研究将利用机器学习工具一极端梯度提升算法(XGBoost)预测打入桩的轴向承载力,对桩身最大压缩应力(MCS)、最大拉伸应力(MTS)和每英尺锤击数(BPF)进行了研究,并与反向传播神经网络(BPNN)和随机森林(RF)算法进行了比较分析。利用美国北卡罗来纳州的桩数据库中4000多个数据集生成训练和预测样本。利用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和线性相关系数(R^2)等性能指标对三种回归算法的有效性进行了验证。结果表明,与其他两种方法相比.XGBoost算法在解决桩、锤、土以及施工工艺等复杂非线性问题时,具有更高的稳定性和预测精度。XGBoost算法作为一种可靠的机器学习算法,可以为其他类似桩基工程轴向承载力的预测提供参考。 展开更多
关键词 打入桩 轴向承载力 极端梯度提升 回归算法 机器学习
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基于梯度提升回归算法的刀具磨损评估模型
18
作者 项海婧 宫爱红 胡明茂 《湖北汽车工业学院学报》 2021年第4期65-69,共5页
为了提高加工过程中刀具磨损在线评估的准确性,构建了基于梯度提升回归算法的刀具磨损评估模型。以刀具的铣削力、振动信号时频域指标和声发射信号滤波后的最大幅值处频率作为特征值,以对应工况下的刀具磨损量为目标值来构造数据样本。... 为了提高加工过程中刀具磨损在线评估的准确性,构建了基于梯度提升回归算法的刀具磨损评估模型。以刀具的铣削力、振动信号时频域指标和声发射信号滤波后的最大幅值处频率作为特征值,以对应工况下的刀具磨损量为目标值来构造数据样本。在迭代训练过程中,刀具磨损评估模型将数据集中2组刀具的数据样本合并作为训练集与验证集,另1组刀具的数据样本独立作为测试集,并采用交叉验证和参数网络搜索的优化方法来提高模型的泛化能力。仿真结果表明,梯度提升回归模型比同等条件下线性回归模型、贝叶斯岭回归模型、弹性网络回归模型和支持向量机的R^(2)预测值提高了42%、36%、10%和13%。 展开更多
关键词 刀具磨损评估 梯度提升回归 时域 频域
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基于梯度提升回归树的城市道路行程时间预测 被引量：26
19
作者 龚越 罗小芹 +1 位作者 王殿海 杨少辉 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期453-460,共8页
为了提高行程时间的预测精度,在考虑时间序列相关性的同时,分析相邻路段的空间相关性对于行程时间的影响,并提出基于梯度提升回归树模型的城市道路行程时间预测方法.对车牌识别设备获取的实际数据进行预处理,并提出相应的补全算法以解... 为了提高行程时间的预测精度,在考虑时间序列相关性的同时,分析相邻路段的空间相关性对于行程时间的影响,并提出基于梯度提升回归树模型的城市道路行程时间预测方法.对车牌识别设备获取的实际数据进行预处理,并提出相应的补全算法以解决数据缺失问题,建立完整的历史数据集.通过分析各影响因素与行程时间的相关性,构建特征向量.为了能更好地理解模型,通过梯度提升回归树模型输出各变量对于预测结果的重要度.利用实际数据对模型进行评估,预测行程时间的平均绝对误差百分比,约为10.0%.与SVM、ARIMA等方法相比,所提方法具有较高的精度. 展开更多
关键词 交通工程 短时交通流预测 梯度提升回归树模型(GBRT) 城市道路行程时间 车牌识别数据
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基于梯度提升回归树的短时交通流预测模型 被引量：23
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作者 沈夏炯 张俊涛 韩道军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第6期222-227,264,共7页
短时交通流预测是交通流建模的一个重要组成部分,在城市道路交通的管理和控制中起着重要的作用。然而,常见的时间序列模型(如ARIMA)、随机森林(RF)模型在交通流预测方面由于被构建模型产生的残差和输入变量所影响,其预测精度受到限制。... 短时交通流预测是交通流建模的一个重要组成部分,在城市道路交通的管理和控制中起着重要的作用。然而,常见的时间序列模型(如ARIMA)、随机森林(RF)模型在交通流预测方面由于被构建模型产生的残差和输入变量所影响,其预测精度受到限制。针对该问题,提出了一种基于梯度提升回归树的短时交通预测模型来预测交通速度。首先,模型引入Huber损失函数作为模型残差的处理方法;其次,在输入变量中考虑预测断面受到毗邻空间因素和时间因素相关性的影响。模型在训练过程中通过不断调整弱学习器的权重来纠正模型的残差,从而提高模型预测的精度。利用某城市快速路的交通速度数据进行实验,并使用MSE和MAPE等指标将本文模型与ARIMA模型和随机森林模型进行对比,结果表明,文中所提模型的预测精度最好,从而验证了模型在短时交通流预测方面的有效性。 展开更多
关键词 短时交通流预测 梯度提升回归树 损失函数 时空相关性
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