-
题名基于LightGBM的智能可穿戴设备用户行为预测
- 1
-
-
作者
肖新元
-
机构
江西机电职业技术学院
-
出处
《移动信息》
2024年第2期200-202,共3页
-
基金
江西省教育厅科学技术研究项目:基于人工智能的健康监测与预警系统的研究(GJJ214206)。
-
文摘
智能可穿戴设备产生的大量数据是人类宝贵的数字资源。使用开放数据集和主流数据分析工具,如可进行快速模型开发的PyCaret模块,有助于人们进行数据挖掘工作,且不被细节所困扰。作为Kaggle竞赛爱好者的常用工具,LightGBM分类器对用户行为的预测表现优异,对此文中的研究结果也得到验证。
-
关键词
GBDT
LightGBM
pycaret
机器学习
-
Keywords
Gradient Boosting Decision Tree
Light Gradient Boosting Machine
pycaret
Machine learning
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于AutoML的船舶能耗预测模型
- 2
-
-
作者
曲维平
魏慕恒
刘学良
张富榕
叶柏基
林楠
-
机构
宁波远洋运输股份有限公司
震兑工业智能科技有限公司
-
出处
《珠江水运》
2024年第9期82-86,共5页
-
文摘
船舶能耗预测模型在航运领域中具有重要的应用价值。这些模型对于船舶航行路径优化和节能减排具有重要作用。然而,传统的船舶系统的复杂性给模型选择和优化带来了更大的挑战,而自动机器学习(AutoML)技术将这些过程可以自动化,提高预测模型的性能和开发效率。因此,本文提出一种基于AutoML的船舶能耗预测模型,进行了一系列实验,并将其与常用的基线模型(LightGBM)进行了比较。实验结果表明,基于AutoML的船舶能耗预测模型的预测的均方根误差相较于LightGBM减少了超过10%。基于AutoML的船舶能耗预测模型在预测准确性和效率方面取得了显著的提升。
-
关键词
船舶能耗预测
自动机器学习
pycaret
模型优化
-
分类号
U675.7
[交通运输工程—船舶及航道工程]
F551
[交通运输工程—船舶与海洋工程]
-
