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基于集成学习的测井岩性识别模型的构建 被引量：8
1
作者 邹琪 何月顺 +1 位作者 杨希 章权 《智能计算机与应用》 2020年第3期91-94,共4页
岩性识别不论是在地层评价,还是在油藏描述、钻井监控等地质勘察工作中有着重要的作用。针对传统基于测井响应方程的测井岩性识别方法效率低并且信息冗余等问题,本文提出了一种基于Stacking集成学习的测井岩性识别方法。该方法建立了一... 岩性识别不论是在地层评价,还是在油藏描述、钻井监控等地质勘察工作中有着重要的作用。针对传统基于测井响应方程的测井岩性识别方法效率低并且信息冗余等问题,本文提出了一种基于Stacking集成学习的测井岩性识别方法。该方法建立了一种以朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机三种模型作为初级训练器,逻辑回归模型作为次级训练器的融合模型。该融合模型提高了测井岩性识别效率,实现了测井数据自动化处理,提高了地质勘察人员的工作效率。文中以鄂尔多斯盆地的钻孔测井数据为训练样本,通过与其他机器学习模型的结果比较,该模型的预测结果与实际结果相比具有较好的一致性,识别率优于其他学习模型。 展开更多
关键词 岩性识别 集成学习 融合模型 stacking
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基于集成学习的电子商务平台新用户重复购买行为预测 被引量：8
2
作者 胡晓丽 张会兵 +1 位作者 董俊超 吴冬强 《现代电子技术》 北大核心 2020年第11期115-119,124,共6页
对电子商务平台新用户重复购买行为进行预测有助于商户开展精准营销。现有单一方法在预测准确性方面还有待提升,文中提出一种基于集成学习的预测模型以进一步提升新用户重复购买行为的预测准确率。引入"分段下采样"以获得新... 对电子商务平台新用户重复购买行为进行预测有助于商户开展精准营销。现有单一方法在预测准确性方面还有待提升,文中提出一种基于集成学习的预测模型以进一步提升新用户重复购买行为的预测准确率。引入"分段下采样"以获得新用户重复购买和未重复购买的平衡样本;从用户、商户及用户与商户交互三方面构建新用户购买行为特征;依据集成学习思想Stacking融合RandomForest,XGBoost和LightGBM对新用户重复购买行为进行预测。实验结果表明,Stacking融合模型准确率和AUC值比单一模型平均提升了0.4%~2%,使用"分段下采样"样本平衡算法AUC值提升0.1%左右。 展开更多
关键词 重复购买行为预测 集成学习 分段下采样 平衡样本获取 购买行为特征构建 stacking融合模型
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基于Stacking融合模型的PHEV复合储能系统实时能量分配策略
3
作者 吴忠强 马博岩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期73-81,共9页
为了解决插电式混合动力汽车单一电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计了电池和超级电容并联式复合储能系统。同时针对采用动态规划法优化负载电流分配时缺乏实时性的问题,利用不同驱动工况下动态规划优化的结果构成训练集进... 为了解决插电式混合动力汽车单一电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计了电池和超级电容并联式复合储能系统。同时针对采用动态规划法优化负载电流分配时缺乏实时性的问题,利用不同驱动工况下动态规划优化的结果构成训练集进行训练,并综合GRU网络以及XGBoost算法,提出了一种Stacking集成学习框架下多模型融合的能量分配策略。仿真结果表明,与仅使用单一电池的储能系统相比,基于Stacking融合模型的实时能量分配系统在UDDS和US06两种循环工况下,电池峰值电流分别降低了48.7%和50.8%,有效削弱了电池的峰值电流,提升了电池的整体性能。 展开更多
关键词 电学计量 复合储能系统 插电式混合动力汽车 动态规划 XGBoost stacking融合模型
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基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法
4
作者 万巍 石鑫 +2 位作者 魏金侠 李畅 龙春 《信息安全学报》 CSCD 2024年第1期84-94,共11页
随着计算机技术与互联网技术的飞速发展,Web应用在人们的生产与生活中扮演着越来越重要的角色。但是在人们的日常生活与工作中带来了更多便捷的同时,却也带来了严重的安全隐患。在开发Web应用的过程中,大量不规范的新技术应用引入了很... 随着计算机技术与互联网技术的飞速发展,Web应用在人们的生产与生活中扮演着越来越重要的角色。但是在人们的日常生活与工作中带来了更多便捷的同时,却也带来了严重的安全隐患。在开发Web应用的过程中,大量不规范的新技术应用引入了很多的网站漏洞。攻击者可以利用Web应用开发过程中的漏洞发起攻击,当Web应用受到攻击时会造成严重的数据泄露和财产损失等安全问题,因此Web安全问题一直受到学术界和工业界的关注。超文本传输协议(HTTP)是一种在Web应用中广泛使用的应用层协议。随着HTTP协议的大量使用,在HTTP请求数据中包含了大量的实际入侵,针对HTTP请求数据进行Web攻击检测的研究也开始逐渐被研究人员所重视。本文提出了一种基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法,针对每一条文本格式的HTTP请求数据,首先进行格式化处理得到既定的格式,结合使用Word2Vec方法和TextCNN模型将其转换成向量化表示形式;然后利用Stacking模型融合方法,将不同的子模型(使用配置不同尺寸过滤器的Text-CNN模型搭配不同的检测算法)进行融合搭建出Web攻击检测模型,与融合之前单独的子模型相比在准确率、召回率、F1值上都有所提升。本文所提出的Web攻击检测模型在公开数据集和真实环境数据上都取得了更加稳定的检测性能。 展开更多
关键词 入侵检测 stacking 融合模型 WEB攻击
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基于Stacking融合模型的客户贷款行为预测 被引量：1
5
作者 陈明粉 《辽宁大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期258-266,共9页
在大数据时代,如何根据已有的贷款金融客户信息精准预测客户行为,探索大数据时代公司客户贷款行为规律,对公司贷款业务的开展进行指导,从而有效提高公司贷款投放金额规模,为金融机构选择优质的贷款客户提供决策依据.目前单一的预测模型... 在大数据时代,如何根据已有的贷款金融客户信息精准预测客户行为,探索大数据时代公司客户贷款行为规律,对公司贷款业务的开展进行指导,从而有效提高公司贷款投放金额规模,为金融机构选择优质的贷款客户提供决策依据.目前单一的预测模型研究方法虽然相对成熟,但容易受到其他一些随机因素的影响,导致预测的准确率和召回率不高,且模型仅适用于某些特定环境,泛化能力不强.因此,基于已获取的数据,本文使用数据挖掘技术,融合多种机器学习算法,针对特征选择前后的数据建立Stacking融合模型来预测客户的贷款行为.结果表明,通过数据建模分析,相较于预测性能较好的单模型Adaboost,融合模型各评价指标都有一定的提高.而且融合预测模型较为稳定,可以为公司挖掘潜在客户提供有效的业务开拓依据和实现资金精细化管理奠定坚实基础,具有较大的参考价值和现实意义. 展开更多
关键词 客户贷款 机器学习 stacking融合模型
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基于Stacking融合模型的乌鲁木齐市空气质量指数预测
6
作者 史江振 窦燕 《农业灾害研究》 2023年第4期125-128,共4页
随着社会的发展和公众环保意识的增强,空气质量日益成为公众关注的问题。预测未来空气质量情况,有利于提前采取污染防治措施和居民活动选择。以污染物因素和气象因素作为空气质量指数预测指标,建立基于Stacking融合的预测模型,利用新疆... 随着社会的发展和公众环保意识的增强,空气质量日益成为公众关注的问题。预测未来空气质量情况,有利于提前采取污染防治措施和居民活动选择。以污染物因素和气象因素作为空气质量指数预测指标,建立基于Stacking融合的预测模型,利用新疆乌鲁木齐市2016年1月至2021年12月的空气污染物监测数据和气象数据,对乌鲁木齐市空气质量情况进行了预报,并与其他算法进行了对比。研究结果表明:Stacking融合模型在AQI数值预测方面的性能优于其他对比模型,具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 空气质量预测 stacking融合模型 空气质量指数
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基于Stacking的个人薪资预测研究
7
作者 林心慧 陈超 《现代计算机》 2023年第10期25-29,共5页
薪水是求职者着重考虑的因素,在信息飞速发展的时代,求职者寻找工作时希望通过各种方法去合理地评估自己的薪酬区间,而人们往往难以对自己的薪资水平进行合理预测,因此合理评估能力,进而找到适合自己的薪资标准就显得格外重要。基于这... 薪水是求职者着重考虑的因素,在信息飞速发展的时代,求职者寻找工作时希望通过各种方法去合理地评估自己的薪酬区间,而人们往往难以对自己的薪资水平进行合理预测,因此合理评估能力,进而找到适合自己的薪资标准就显得格外重要。基于这个现实问题,通过对原始数据进行分析处理并结合Stacking算法,即融合随机森林、梯度提升树、XGBoost、逻辑回归等模型,对求职者的薪水进行一个合理的预测,并且通过实验显示,使用Stacking融合算法的模型具有更好的预测性能和泛化能力。 展开更多
关键词 stacking融合模型 个人薪水 随机森林 梯度提升树 XGBoost
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应用堆叠融合模型和点云数据的树种分类
8
作者 杨致贤 樊仲谋 +2 位作者 杨森 叶芊 吴翠沟 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期90-95,130,共7页
2021年6月份,以福州市三江口生态公园为研究区域,应用科卫泰的六旋翼无人机KWT-X6L-15搭载RIEGL VUX-1UAV三维激光扫描仪采集数据,获取8种共计444棵优势树种点云数据;使用LiDAR360激光雷达点云数据处理分析软件对激光雷达(LiDAR)点云数... 2021年6月份,以福州市三江口生态公园为研究区域,应用科卫泰的六旋翼无人机KWT-X6L-15搭载RIEGL VUX-1UAV三维激光扫描仪采集数据,获取8种共计444棵优势树种点云数据;使用LiDAR360激光雷达点云数据处理分析软件对激光雷达(LiDAR)点云数据预处理后,进行单木分割操作,提取树木参数,筛选得到树高、地径、枝下高、冠幅面积、冠高、胸径、95%百分位高度7个单木特征参数;使用堆叠(Stacking)融合模型应用点云数据提取的参数因子进行树种分类,分类结果与常用的支持向量机、随机森林、K最近邻模型3种模型分类结果进行对比,分析堆叠融合模型应用点云数据进行树种分类的准确度、卡帕(Kappa)系数、精确率、召回率等。结果表明:堆叠融合模型的树种分类,准确度达79.72%、卡帕系数为0.7681;支持向量机、随机森林、K最近邻模型3种模型的分类,准确度分别为60.14%、67.57%、63.95%,卡帕系数分别为0.5443、0.6327、0.5829;堆叠融合模型对树种分类的效果,整体优于K最近邻模型、随机森林模型、支持向量机模型3种常用模型。堆叠融合模型对水杉(Metasequoia glyptostroboides)、小叶榕(Ficus concinna)、朴树(Celtis sinensis)、南洋杉(Araucaria cunninghamii)的识别效果更好,对水杉分类精确率达到90.91%,对小叶榕、朴树、南洋杉的分类精确率也能达到80%。不同树种分类模型对同一种类树木的分类精度存在明显差异,在所选试验树种中堆叠融合模型适用性更高。 展开更多
关键词 树种分类 激光雷达 多参数因子 堆叠融合模型
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基于Stacking融合模型的抗乳腺癌药物活性值预测
9
作者 石霞 《信息与电脑》 2022年第24期99-102,116,共5页
通过实验研发和筛选药物耗时费力,为了能快速有效筛选候选药物,利用随机森林算法(Random Forests,RF)、极限梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)等筛选出20个最具显著影响的分子描述符,再构建Stacking融合模型,利用贝叶斯... 通过实验研发和筛选药物耗时费力,为了能快速有效筛选候选药物,利用随机森林算法(Random Forests,RF)、极限梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)等筛选出20个最具显著影响的分子描述符,再构建Stacking融合模型,利用贝叶斯优化调参,预测化合物的生物活性值,模型拟合度为0.793 7,均方根误差为0.681 2。结果表明,该模型与单一机器学习算法相比,具有更好的预测性能,对抗乳腺癌药物的研发具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 抗乳腺癌药物 生物活性 贝叶斯优化 stacking融合模型
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基于Stacking集成模型的台区线损率预测方法研究 被引量：7
10
作者 李晋源 保富 +1 位作者 胡凯 张丽娟 《电测与仪表》 北大核心 2023年第1期71-77,共7页
针对现有线损率预测方法预测精度较低的问题,提出了一种将Stacking集成学习模型与改进的k-均值聚类方法相结合用于预测台区的线损率。通过聚类方法进行数据聚类,再通过Stacking集成学习模型对台区线损率进行预测。Stacking集成学习模型... 针对现有线损率预测方法预测精度较低的问题,提出了一种将Stacking集成学习模型与改进的k-均值聚类方法相结合用于预测台区的线损率。通过聚类方法进行数据聚类,再通过Stacking集成学习模型对台区线损率进行预测。Stacking集成学习模型由XGBoost模型、梯度决策树模型和支持向量机模型构成。与传统预测方法进行对比分析试验验证可行性。结果表明,与传统的线损率预测方法相比,所提出的线损率预测方法具有更好的预测效果,更高的预测精度和拟合效果。该研究为实现电网双碳目标提供了一定的参考。 展开更多
关键词 智能电网 线损率预测 K-MEANS聚类算法 stacking融合学习模型 双碳目标
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