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基于CatBoost算法的空载变压器励磁涌流预测
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作者 郭文 黄著 +1 位作者 周鸣中 王丹翔 《电气传动》 2026年第2期34-42,共9页
空载变压器合闸时产生的励磁涌流可能出现引起设备故障、影响电能质量和导致线路过载等问题,现阶段相控开断是抑制涌流的有效手段,断路器关合特性和剩磁是影响相控精度的主要因素。通过阐述断路器关合特性对励磁涌流的影响,并考虑关合... 空载变压器合闸时产生的励磁涌流可能出现引起设备故障、影响电能质量和导致线路过载等问题,现阶段相控开断是抑制涌流的有效手段,断路器关合特性和剩磁是影响相控精度的主要因素。通过阐述断路器关合特性对励磁涌流的影响,并考虑关合过程中灭弧室内电场变化的不均匀性对关合系数的影响,计算了不同关合系数k对应的预击穿时间。分析了剩磁对励磁涌流的影响机理,利用ATP/EMTP对不同剩磁情况下的励磁涌流做了统计仿真分析。提出一种利用Categorical Boosting(CatBoost)算法预测空载变压器励磁涌流的方法,基于CatBoost算法模型探究断路器关合系数k、机械分散性3σ、剩磁Φ_(r)和励磁涌流之间的映射关系,建立了空载变压器合闸励磁涌流预测模型,此模型可以完成不同相控条件下励磁涌流的预测,同时可以分析不同励磁涌流要求下的断路器性能参数。最后,通过实验验证了CatBoost模型的有效性,通过与其他传统算法对比,验证了其预测的准确性。 展开更多
关键词 相控 励磁涌流 关合特性 剩磁 catboost算法
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基于CatBoost算法的矿井风速传感器布设优化
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作者 张化进 宋方家 +3 位作者 孙妍 李兵磊 蔡和 龙翼 《矿冶》 2026年第1期122-129,共8页
传感器可为矿井通风系统的安全运行和管理提供有效参考数据。为解决矿井通风故障诊断中的传感器布设问题,基于集成学习理论,将CatBoost算法引入至矿井通风故障诊断中,提出基于CatBoost算法的矿井通风故障诊断与传感器布设优化方法。以... 传感器可为矿井通风系统的安全运行和管理提供有效参考数据。为解决矿井通风故障诊断中的传感器布设问题,基于集成学习理论,将CatBoost算法引入至矿井通风故障诊断中,提出基于CatBoost算法的矿井通风故障诊断与传感器布设优化方法。以矿井通风网络分支风量和故障位置分别作为输入和目标标签,利用基于决策树的集成学习算法CatBoost进行通风网络故障诊断和特征选择,在保证模型准确率的基础上,合理选择重要网络分支布设风速传感器,减少传感器的布设数量以降低通风系统监测成本。分别以经典T型角联(算例1)和基于矿井实际布局的室内实验(算例2)通风网络为例,对比分析了3种常见机器学习算法(逻辑斯蒂回归、支持向量机、人工神经网络),验证基于CatBoost集成学习方法的可行性和优越性。两个算例的研究结果表明:随着训练分支数量的增多,通风网络故障准确率先增大后保持不变,由此可见选择重要分支布设风速传感器便可有效监控整个通风系统。对比常见机器学习模型,CatBoost模型预测效果明显优于其它模型,可采用最少的传感器数量获得最高的故障诊断准确率。因此,基于CatBoost算法的风速传感器布设优化方法,能够合理确定传感器布设数量及其位置,有效节约矿井通风网络监测成本,符合矿井绿色集约式发展趋势。 展开更多
关键词 矿井通风 机器学习 特征选择 catboost 集成学习
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基于BOA-CatBoost的压电陶瓷烧结温度场代理模型构建研究
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作者 衡孝韧 马超 +1 位作者 何非 呼子博 《机械设计与制造工程》 2026年第1期1-6,共6页
压电陶瓷烧结通常在隧道窑中进行,其生产过程不透明且持续时间长,因此需要构建质量预测模型来指导实际生产。坯体烧结温度是质量预测模型的重要输入参数,但是在实际生产过程中烧结温度难以获取。为了解决这一问题,以电热隧道窑为例,借... 压电陶瓷烧结通常在隧道窑中进行,其生产过程不透明且持续时间长,因此需要构建质量预测模型来指导实际生产。坯体烧结温度是质量预测模型的重要输入参数,但是在实际生产过程中烧结温度难以获取。为了解决这一问题,以电热隧道窑为例,借助数值模拟手段,通过Fluent仿真软件对包括坩埚和坯体在内的隧道窑温度场进行建模分析。考虑到仿真模型耗时、代价高昂等因素,进一步利用CatBoost算法构建压电陶瓷坯体的温度场代理模型,并通过贝叶斯优化算法(BOA)进行超参数的优化,最终实现不同隧道窑运行参数下不同位置坯体温度数据的快速获取。 展开更多
关键词 数值模拟 FLUENT catboost算法 贝叶斯优化算法 代理模型
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基于改进CatBoost的避险驾驶风格与风险影响因素研究
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作者 王文霞 袁民 《公路与汽运》 2026年第1期17-23,共7页
驾驶避险行为对于预防交通事故极为重要,而现有研究在避险驾驶风格及预警方式避险效果方面的分析较少。为提取避险驾驶风格并分析其影响,文中进行驾驶模拟试验并采用正交试验设计方法,在6种典型交叉口、3种危险源车速、4种预警时间和2... 驾驶避险行为对于预防交通事故极为重要,而现有研究在避险驾驶风格及预警方式避险效果方面的分析较少。为提取避险驾驶风格并分析其影响,文中进行驾驶模拟试验并采用正交试验设计方法,在6种典型交叉口、3种危险源车速、4种预警时间和2种预警方式组合后的12种交通场景进行试验,利用谱聚类提取试验所得时变数据,对比划分出Ⅰ型与Ⅱ型两类驾驶风格;以驾驶人因素、试验场景和车辆碰撞指标为因素对高风险场景进行预测,并基于改进CatBoost模型分析各因素的影响,最后使用机器学习可解释性工具(SHapley Additive exPlanations, SHAP)分析各影响因素的边际效应。结果表明,Ⅱ型驾驶风格驾驶人的避险能力良好,具有到达交叉口前车速较低、制动力度大、制动平稳、方向盘转角较小等特征;采用改进CatBoost模型可精准预测驾驶风险水平;驾驶人因素、试验场景、车辆操作指标对危险场景的发生具有影响,新手驾驶人、Ⅰ型驾驶风格驾驶人、女性驾驶人的高风险场景发生概率增大;危险源速度越大,越易诱发较高驾驶风险水平的场景;预警信息的过早发布并不能有效降低事故风险,预警发布时间适中(3.0 s或3.5 s)和视觉预警方式可在一定程度上抑制高驾驶风险场景的出现。 展开更多
关键词 交通安全 驾驶行为 驾驶风格 驾驶风险 风险影响因素 机器学习 catboost模型
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基于CatBoost的密封垫片泄漏等级预测研究
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作者 杨雅琪 周伟 +2 位作者 胡忠前 王魁涛 赵毅飞 《石油化工腐蚀与防护》 2026年第1期10-14,共5页
密封垫片在化工、石油和航空航天等领域扮演着至关重要的角色,其密封性能直接关系到设备运行的安全与效率。泄漏作为影响其性能的主要因素,可能引发经济损失、安全隐患和环境危害。研究基于典型垫片的泄漏试验数据,采用CatBoost算法对... 密封垫片在化工、石油和航空航天等领域扮演着至关重要的角色,其密封性能直接关系到设备运行的安全与效率。泄漏作为影响其性能的主要因素,可能引发经济损失、安全隐患和环境危害。研究基于典型垫片的泄漏试验数据,采用CatBoost算法对泄漏等级进行预测,该方法具有良好的预测效果,准确率达到90%,为有效预测密封垫片的泄漏,提供了新的方法和思路。 展开更多
关键词 密封 泄漏等级 catboost 预测模型
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基于贝叶斯优化CatBoost模型的高速公路事故检测方法
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作者 胡宇晴 余欣航 吴楚恩 《公路与汽运》 2026年第1期54-59,共6页
高速公路事故的及时检测对确保交通安全和优化道路管理具有至关重要的意义。当前,基于传统方法的事故检测面临数据不完全、检测延迟和精度不足等诸多挑战。文中提出一种基于贝叶斯优化CatBoost(BO-CatBoost)模型的高速公路事故检测方法... 高速公路事故的及时检测对确保交通安全和优化道路管理具有至关重要的意义。当前,基于传统方法的事故检测面临数据不完全、检测延迟和精度不足等诸多挑战。文中提出一种基于贝叶斯优化CatBoost(BO-CatBoost)模型的高速公路事故检测方法,旨在提升事故检测的准确性和实时性。通过对电子收费系统(Electronic Toll Collection System, ETC)采集的数据进行特征分析,结合贝叶斯优化算法自动调整CatBoost模型的超参数,提高模型的预测能力与鲁棒性。试验结果表明,该方法在不同交通流量和事故类型下均具有较高的准确率和较低的误报率,优于其他事故检测模型,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下的面积达0.92。 展开更多
关键词 交通安全 交通事故 事故检测 机器学习 贝叶斯优化catboost(BO-catboost)模型
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基于CatBoost-SHAP-MCM模型的关中地区PM_(2.5)浓度的气象影响因素研究 被引量:1
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作者 苏佳 聂达文 +3 位作者 李晓萌 张新生 宋金昭 董明放 《环境科学研究》 北大核心 2025年第4期787-797,共11页
为研究关中地区PM_(2.5)浓度变化及其复杂因素间的非线性关系,基于2020年1月−2023年12月的气象数据,从年、季和月不同时间尺度深入分析关中地区PM_(2.5)的空间分异特征;采用最大信息系数分析关中地区PM_(2.5)与其他大气污染物的关系,同... 为研究关中地区PM_(2.5)浓度变化及其复杂因素间的非线性关系,基于2020年1月−2023年12月的气象数据,从年、季和月不同时间尺度深入分析关中地区PM_(2.5)的空间分异特征;采用最大信息系数分析关中地区PM_(2.5)与其他大气污染物的关系,同时利用CatBoost-SHAP-MCM模型识别PM_(2.5)浓度的关键气象影响因素。结果表明:①关中地区PM_(2.5)浓度呈明显的空间分布和季节变异性。年际PM_(2.5)浓度在2021年最低,为42.93μg/m^(3),在2022年最高,达49.09μg/m^(3)。季度和月际变化较为相似,均呈冬季高、夏季低的特征,冬季污染最严重,PM_(2.5)浓度达84.35μg/m^(3),夏季最轻,为21.42μg/m^(3)。西安市、咸阳市和渭南市为高污染城市,铜川市和宝鸡市为低污染城市。②PM_(2.5)浓度与PM10浓度的相关性最高,与CO浓度、SO2浓度相关性均较低。③露点温度、气温、海平面气压、降水量和地面气压为关键气象影响因素,其在各城市表现出显著的影响作用,对关中地区整体和各城市的影响基本保持一致。④在低露点温度、低气温以及低露点温度、高海平面气压和高地面气压等特定因素组合下,其对PM_(2.5)浓度的影响更为显著。研究显示,关中地区PM_(2.5)浓度具有明显的空间分异特征和季节性变化特征,且与露点温度、气温、海平面气压、降水量和地面气压等气象因素密切相关,在特定气象组合条件下PM_(2.5)浓度波动更为显著。 展开更多
关键词 关中地区 PM_(2.5) 影响因素 catboost-SHAP-MCM模型
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基于CatBoost和SHAP的高级别自动驾驶车辆非预期停车冲突风险预测
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作者 刘擎超 王瑞海 +2 位作者 蔡英凤 王海 陈龙 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第1期170-180,共11页
针对高级别自动驾驶车辆非预期停车引发的交通冲突及其环境影响问题,现有研究缺乏对风险特征交互的捕获和可解释性评估。本研究提出了一种基于CatBoost和SHAP的风险预测及解释模型,通过分析城市中心、住宅区和郊区交通网络的接管次数,... 针对高级别自动驾驶车辆非预期停车引发的交通冲突及其环境影响问题,现有研究缺乏对风险特征交互的捕获和可解释性评估。本研究提出了一种基于CatBoost和SHAP的风险预测及解释模型,通过分析城市中心、住宅区和郊区交通网络的接管次数,构建了冲突风险预测模型。结果表明,接管次数在城市中心、住宅区和郊区分别为161次、227次和164次,最高单路段接管次数分别为11次、11次和16次;模型预测精度达93%以上。SHAP分析显示,前后车辆间相对速度和相对位置对冲突风险的影响显著。研究结果对提升自动驾驶车辆的可靠性和安全性具有重要意义。 展开更多
关键词 冲突风险 交通排放 高级别自动驾驶 catboost算法 SHAP解释模型
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基于OOA-CatBoost的烧结矿粒度预测模型
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作者 李喆 王猛 +3 位作者 董振 姜娟娟 李杰 杨爱民 《烧结球团》 北大核心 2025年第3期47-58,共12页
在烧结生产过程中,烧结矿粒度是评价烧结矿质量的重要指标之一。为提高烧结生产水平,针对烧结过程检测的滞后性和粒级占比调控预测问题,建立基于整体生产参数的烧结矿粒级占比预测模型;将经过特征选择之后的12个关键参数作为输入变量,... 在烧结生产过程中,烧结矿粒度是评价烧结矿质量的重要指标之一。为提高烧结生产水平,针对烧结过程检测的滞后性和粒级占比调控预测问题,建立基于整体生产参数的烧结矿粒级占比预测模型;将经过特征选择之后的12个关键参数作为输入变量,对应的烧结矿粒级占比作为输出变量;通过缺失数据填补、数据增强以及异常点替换等数据预处理方法,获取用于预测烧结矿粒级占比的高质量数据集;采用鱼鹰优化算法(OOA)和类别特征梯度提升算法(CatBoost)构建预测模型。结果表明,OOA-CatBoost算法模型的平均绝对误差(MAE)为0.2769,均方误差(MSE)为0.0433,决定系数(R^(2))为0.9499。对比侏儒猫鼬优化(DMO)算法、麻雀搜索算法优化(SSA)、鱼鹰优化算法优化的随机森林(RF)、轻量梯度提升机(LightGBM)以及极限梯度提升算法(XGBoost)等其他11个机器学习模型,本文模型取得良好的预测效果。基于工业实测数据,OOA-CatBoost算法对烧结矿粒级占比的平均预测误差达到0.0852,可为优化原料配比、混合料参数和烧结机参数调控提供理论指导,从而提升优质烧结矿的粒级占比。 展开更多
关键词 烧结矿粒级 鱼鹰优化算法 catboost OOA-catboost算法 预测
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改进型CatBoost的电子商务销售预测算法研究
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作者 周二鹏 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第9期138-141,共4页
针对电子商务销售预测中高维特征交互与非线性关系建模的挑战,提出一种改进型CatBoost算法。通过构建基于DPSIR框架的多维指标体系,整合价格波动、促销效应及时空特征等核心驱动因素,并采用蒙特卡洛模拟生成包含20,000条交易数据的合成... 针对电子商务销售预测中高维特征交互与非线性关系建模的挑战,提出一种改进型CatBoost算法。通过构建基于DPSIR框架的多维指标体系,整合价格波动、促销效应及时空特征等核心驱动因素,并采用蒙特卡洛模拟生成包含20,000条交易数据的合成数据集。算法改进包括动态正则化机制(L2系数随迭代次数线性增长至5.7)、深度导向的Lossguide生长策略(树深限制为8层)及特征交互增强技术(时空特征权重提升1.5倍)。实验结果表明,改进模型在测试集上的RMSE与MAE分别为218.6元与142.3元,较基准CatBoost提升18.5%与18.6%,且残差分布呈现无偏正态性。SHAP值解析揭示促销活动与周末效应对销售额的边际贡献率分别达32.4%与15.7%,为电商动态定价与库存优化提供量化支持。 展开更多
关键词 catboost 电子商务 销售预测 动态正则化 SHAP值
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基于MIV-HPO-CatBoost的航空发动机振动预测
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作者 曲春刚 李月 《航空计算技术》 2025年第2期48-53,共6页
航空发动机是一种高速旋转、结构复杂的机械装置,随着现代工业技术的高速发展,其在转速、推力、动强度等方面都在提高,振动故障发生率较高、破坏性和影响力不断加大。提出了一种基于MIV-HPO-CatBoost模型的航空发动机低压转子振动值预... 航空发动机是一种高速旋转、结构复杂的机械装置,随着现代工业技术的高速发展,其在转速、推力、动强度等方面都在提高,振动故障发生率较高、破坏性和影响力不断加大。提出了一种基于MIV-HPO-CatBoost模型的航空发动机低压转子振动值预测方法。以一台CFM56-5B发动机的实际飞行数据为研究基础,结合发动机相关原理和平均影响值(MIV)方法对各类参数进行输入特征筛选,通过猎人猎物优化算法(HPO)寻优的CatBoost算法进行训练建立振动预测模型。结果表明,所建立模型能够很好地刻画该发动机低压转子振动值与其他输入参数的关系,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 振动预测 catboost HPO优化算法 QAR数据
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基于胜任力与CatBoost算法的商照训练评估方法
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作者 孙宏 张兆阳 +1 位作者 兰舰 孟晓娅 《航空工程进展》 2025年第5期183-189,共7页
科学量化飞行训练是优化飞行学员技能训练、提升训练效率的前提。以商照阶段为例,构建基于胜任力评估矩阵的飞行学员技能评估方案,以实现按照胜任力的要求来提高飞行训练效果从而管理、筛选学员。利用Z得分法进行典型阶段胜任力培养需... 科学量化飞行训练是优化飞行学员技能训练、提升训练效率的前提。以商照阶段为例,构建基于胜任力评估矩阵的飞行学员技能评估方案,以实现按照胜任力的要求来提高飞行训练效果从而管理、筛选学员。利用Z得分法进行典型阶段胜任力培养需求分析,设计训练评估工作单;采用典型科目(例如,适航要求或发动机失效)的观测项和评分标准构建测量向量;根据科目观测项—可观察行为(OB)间的映射关系构建胜任力评估矩阵,再利用矩阵范数得到OB展现数量和展现频率的公式,借鉴VENN准则思想并结合CatBoost多分类算法,构建基于OB展现数量和展现频率的胜任力评级模型。结合商照实践考核阶段的学员样本进行实证研究,结果表明:模型准确率达到86.67%,能够很好地将飞行教员评级反映到胜任力评级上。 展开更多
关键词 商照飞行训练 Z得分法 胜任力评估 可观察行为 梯度提升树 catboost多分类算法
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基于AMCNN-BiLSTM-CatBoost的滚动轴承故障诊断模型研究 被引量:3
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作者 袁建华 邵星 +1 位作者 王翠香 皋军 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期82-89,共8页
针对现有的轴承故障诊断模型存在的分类精度差、运算效率不高的问题,提出一种基于注意力机制-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-CatBoost(AMCNN-BiLSTM-CatBoost)的滚动轴承故障诊断模型。首先,对原始振动信号进行下采样技术处理,然后... 针对现有的轴承故障诊断模型存在的分类精度差、运算效率不高的问题,提出一种基于注意力机制-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-CatBoost(AMCNN-BiLSTM-CatBoost)的滚动轴承故障诊断模型。首先,对原始振动信号进行下采样技术处理,然后将经过下采样后的振动信号作为模型输入,通过3个不同的卷积模块提取特征,并使用通道注意力模块对提取的特征进行加权融合,然后将经过加权融合后的数据输入到双向长短期记忆网络中进一步地提取时序特征信息,最后输入到CatBoost中进行故障分类。经过实验表明,该模型不仅能够保证故障诊断的高准确率,还可以大大缩短网络的训练时间。 展开更多
关键词 故障诊断 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 注意力机制 catboost 轴承
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基于CatBoost流线型箱梁颤振临界风速分析
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作者 王冲 《四川建筑》 2025年第6期197-200,共4页
为快速评估流线型箱梁初步设计阶段的颤振性能,基于CatBoost模型对流线型箱梁颤振进行了分析。首先,确定了CatBoost算法的输入参数,对CFD数值模拟方法进行验证,基于CFD方法建立了颤振导数数据库;然后,基于CatBoost搭建了流线型箱梁颤振... 为快速评估流线型箱梁初步设计阶段的颤振性能,基于CatBoost模型对流线型箱梁颤振进行了分析。首先,确定了CatBoost算法的输入参数,对CFD数值模拟方法进行验证,基于CFD方法建立了颤振导数数据库;然后,基于CatBoost搭建了流线型箱梁颤振导数预测模型并进行了模型训练和评估;最后提出了模板断面,基于训练好的CatBoost的模型对模板断面的临界风速进行了分析。结果表明:CatBoost算法预测效果较好,模板断面随着宽高比、S/B和L/B的变大,颤振临界风速在减小,随着斜腹板倾角α的变大,颤振临界风速先增大后减小。 展开更多
关键词 流线型箱梁 catboost算法 颤振导数 临界风速 CFD
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基于Optuna-CatBoost和CRITIC评价法的水电机组劣化趋势评估 被引量:3
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作者 杨峰 肖峰 +2 位作者 师博威 仝杰 李超顺 《水电能源科学》 北大核心 2025年第2期206-210,共5页
得益于日趋完善的状态监测系统,抽水蓄能电站记录了海量机组运行信息,为开展抽蓄机组劣化趋势评估提供了可靠的数据保障。为此,提出了一种基于Optuna-CatBoost和CRITIC(Criteria Importance though Intercrieria Correlation)评价法的... 得益于日趋完善的状态监测系统,抽水蓄能电站记录了海量机组运行信息,为开展抽蓄机组劣化趋势评估提供了可靠的数据保障。为此,提出了一种基于Optuna-CatBoost和CRITIC(Criteria Importance though Intercrieria Correlation)评价法的水电机组劣化评估方法。首先利用最大互信息系数(Maximal Information Coefficient)筛选出机组关键工况系数;然后利用Optuna对CatBoost进行参数寻优,建立Optuna-CatBoost水电机组劣化趋势评估模型;最后基于CRITIC评价法对各通道劣化序列客观赋权,生成机组整机劣化序列。试验结果表明,所提模型的精度优于其他对比模型,能很好地反映机组整机劣化趋势。 展开更多
关键词 水电机组 劣化评估 Optuna catboost 最大互信息系数 CRITIC评价法
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基于FHO-CatBoost的分布式电源调控异常事件检测 被引量:2
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作者 谢国强 卢志学 +4 位作者 陈明亮 余滢婷 潘本仁 孙鹤洋 李元诚 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1625-1634,共10页
新型电力系统的全面推进仍然面临多重安全挑战,特别是分布式电源系统容易受极端天气、自然灾害和网络攻击等威胁,从而导致系统波动异常和设备故障,使得分布式电源调度控制面临更加复杂的局面。为应对这些挑战,提高异常事件的检测效率和... 新型电力系统的全面推进仍然面临多重安全挑战,特别是分布式电源系统容易受极端天气、自然灾害和网络攻击等威胁,从而导致系统波动异常和设备故障,使得分布式电源调度控制面临更加复杂的局面。为应对这些挑战,提高异常事件的检测效率和准确率,以辅助分布式电源系统的调控决策技术,提出了一种基于火鹰优化的CatBoost算法(fire hawk optimizer-CatBoost,FHO-CatBoost)的分布式电源调控异常事件检测模型。该模型充分利用了CatBoost的强大梯度框架和自动处理类别特征的能力,通过FHO算法的调整超参数优化模型,提高了检测效率与识别准确率。实验结果证明,FHO-CatBoost模型在不同类别异常事件准确检测和整体性能上均表现优越,并在多方面性能评估中均优于其他主流梯度提升算法,在准确率上达到了91.59%,较最好的CatBoost方法提升了6.58%,具有更出色的性能表现,在分布式电源调控异常事件检测中具有显著优势,为电力系统安全运行提供了重要支持。 展开更多
关键词 分布式电源 异常事件检测 catboost 火鹰优化算法
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基于CatBoost和LightGBM模型的肺炎患者住院费用分析 被引量:2
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作者 游晓平 邹志武 +2 位作者 杨晨 彭超 张琰 《现代医院》 2025年第2期248-251,共4页
目的利用CatBoost和LightGBM模型对肺炎患者住院费用进行预测并探讨其影响因素,为合理控制医疗费用、减轻患者家庭及社会经济负担提供科学依据。方法收集某三甲医院2021年11月1日—2023年1月31日1407例肺炎住院患者病案首页信息,运用Cat... 目的利用CatBoost和LightGBM模型对肺炎患者住院费用进行预测并探讨其影响因素,为合理控制医疗费用、减轻患者家庭及社会经济负担提供科学依据。方法收集某三甲医院2021年11月1日—2023年1月31日1407例肺炎住院患者病案首页信息,运用CatBoost和LightGBM模型进行肺炎患者的住院费用预测及影响因素分析。结果基于全变量的CatBoost模型比基于全变量的LightGBM模型的拟合效果更好,R方值达到0.859,MAPE值为0.352。基于全变量的CatBoost模型预测性能高于基于全变量LightGBM模型,R^(2)值为0.820,MAPE值为0.363。住院时间是影响肺炎患者住院费用的首要因素。结论CatBoost比LightGBM模型在肺炎患者住院费用预测研究中表现更具优势,具有更高的准确性。通过对住院费用的精准预测,可为医院运营管理者提供决策参考。在保证医疗质量的前提下,合理缩短患者住院时间,可有效地控制住院费用的增长。 展开更多
关键词 catboost LightGBM 肺炎 住院费用 影响因素
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基于CatBoost的四川木里县森林火灾预测 被引量:1
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作者 杨正雄 张显云 +2 位作者 任明亚 吴雪 龙安成 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期8823-8832,共10页
森林火灾严重威胁着人类生命和财产安全,森林火灾风险的精确预测对于减灾防灾具有重要意义。受地形、气象、植被覆盖和人类活动等因素的影响,森林火灾诱发的原因存在区域差异性。以四川省木里县历史森林火灾事件为响应变量,以地形、气... 森林火灾严重威胁着人类生命和财产安全,森林火灾风险的精确预测对于减灾防灾具有重要意义。受地形、气象、植被覆盖和人类活动等因素的影响,森林火灾诱发的原因存在区域差异性。以四川省木里县历史森林火灾事件为响应变量,以地形、气象、植被覆盖和人类活动数据为解释变量,充分发挥CatBoost在高维稀疏数据和分类问题方面的优势,构建了一种基于CatBoost的高精度树林火灾预测模型。实验结果表明,相较于随机森林(random forest,RF)、极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)和梯度提升决策树(gradient boosting decision trees,GBDT)模型,CatBoost模型不仅可获得更高的建模精度,而且树林火灾的预测精度也得到了显著改善,预测准确率达91.36%,曲线下的面积(area under curve,AUC)为0.970。基于所构建模型进行火灾预测,可为木里县森林火灾的早期防范提供参考依据。 展开更多
关键词 森林火灾预测模型 木里县 森林火灾 catboost 准确率
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基于微震多参数和PSO-CatBoost算法的硬岩岩爆短期预测
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作者 孙露 黄麟淇 +3 位作者 侯成录 魏云峰 刘奕男 李夕兵 《黄金科学技术》 北大核心 2025年第1期127-138,共12页
为提高深部硬岩开挖过程中短期岩爆风险预测的准确性,提出了一种基于微震多参数和粒子群优化分类增强算法(CatBoost)的新模型。首先,以103组微震样本数据作为基础,通过分析各微震参数与岩爆等级之间的相关关系,进行评价指标的选取;其次... 为提高深部硬岩开挖过程中短期岩爆风险预测的准确性,提出了一种基于微震多参数和粒子群优化分类增强算法(CatBoost)的新模型。首先,以103组微震样本数据作为基础,通过分析各微震参数与岩爆等级之间的相关关系,进行评价指标的选取;其次,引入CatBoost集成学习算法,利用PSO对超参数寻优,构建PSO-CatBoost预测模型,并与其他模型进行对比,以验证其效果,最后,将该方法应用于几个硬岩岩爆工程中进行验证。研究结果表明:PSO-CatBoost模型预测准确率可达90%,与研究中使用的CatBoost、随机森林、XGBoost、BP神经网络和逻辑回归算法等模型相比,准确率分别提高了9%、4%、9%、19%和14%;工程应用表明,PSO-CatBoost模型预测结果与实际结果相吻合,与同类方法相比,其准确性和工程适用性更好。研究结果可为深部地下工程施工过程中的短期岩爆风险等级预测提供科学参考。 展开更多
关键词 深部硬岩 岩爆等级预测 微震 catboost 粒子群优化 机器学习
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基于贝叶斯优化的CatBoost算法自动识别隧道微地震信号
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作者 贺宁波 焦永春 +4 位作者 王向鹏 何健 王一帆 李怀良 卿嘉鹏 《成都理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期1230-1245,共16页
微地震信号的自动识别对隧道的实时安全监测具有重要意义。然而,传统的微地震信号识别方法易受强环境噪声干扰及信号特征复杂性影响,导致识别准确率和鲁棒性不足。为此,提出了一种基于贝叶斯优化的CatBoost算法(BO-CatBoost)。首先,提... 微地震信号的自动识别对隧道的实时安全监测具有重要意义。然而,传统的微地震信号识别方法易受强环境噪声干扰及信号特征复杂性影响,导致识别准确率和鲁棒性不足。为此,提出了一种基于贝叶斯优化的CatBoost算法(BO-CatBoost)。首先,提取微地震信号的9个弱相关运动学与动力学特征,并引入奇异值分解(SVD)技术进行降维。然后,以最优化ROC曲线下的面积(AUC)为目标,利用贝叶斯优化方法对CatBoost算法的超参数进行智能调优。最后,将SVD处理后的特征样本作为BO-CatBoost的输入,以获得微地震信号自动识别模型。实验结果表明,BO-CatBoost在识别准确率与噪声鲁棒性方面均优于随机森林、极限学习机和支持向量机等传统方法。在不同施工工况下的实际隧道微地震数据集测试中,BO-CatBoost方法展现出良好的泛化能力与稳定性,证明其在隧道安全预警系统中的应用潜力与工程实用价值。 展开更多
关键词 微地震信号 自动识别 贝叶斯优化 catboost算法 微地震监测
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