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基于CatBoost的水库入库径流预测及可解释分析
1
作者 王毅 胡凌云 +2 位作者 陈浩 彭维 李沁卿 《中国农村水利水电》 北大核心 2026年第3期50-56,共7页
上游新建水库的调度运行会对下游水库入库径流的形成机制产生人工调蓄的结构性变化影响,传统水文模型主要针对自然降雨径流过程进行表征,难以满足自然-人工双驱动的径流预测需求。以溇水流域江垭水库为研究对象,提出融合数据驱动模型与... 上游新建水库的调度运行会对下游水库入库径流的形成机制产生人工调蓄的结构性变化影响,传统水文模型主要针对自然降雨径流过程进行表征,难以满足自然-人工双驱动的径流预测需求。以溇水流域江垭水库为研究对象,提出融合数据驱动模型与可解释性分析的径流预测框架。构建了基于CatBoost的入库径流预测模型,结合模型参数敏感性分析与SHAP(Shapley Additive Explanations)可解释性分析,解析了上游江坪河水库投运后对下游江垭水库入库径流的影响机制。研究结果表明:(1)CatBoost模型在江垭水库入库径流预测中较对比模型性能表现更优良(NSE提升6.3%~15.8%),精度及稳定性均有较大提升(偏方差指标BV提升19%~33%),验证了其通过对称树结构、有序目标统计和有序提升机制对复杂水文关系的强表征能力。(2)通过参数敏感性分析优化江垭水库入库径流预测模型,确定CatBoost最优参数组合,揭示学习率、迭代次数、树深度及正则化约束对模型的作用机制,并验证参数协同效应与模型鲁棒性提升策略。(3)利用SHAP法证实CatBoost模型对江垭水库入库径流形成机制具有可解释性,揭示了江垭水库"自然-人工调控"双驱动模式转换规律。本研究验证了CatBoost模型在自然-人工双驱动的径流预测的适用性,提出的参数优化框架与可解释性分析方法可为流域梯级水库入库径流预测提供技术参考。 展开更多
关键词 江垭水库 入库径流 catboost模型 可解释性分析
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基于IBSC-CCIPCA优化的CatBoost光伏功率预测模型
2
作者 孙霞 杨正凯 《山西大同大学学报(自然科学版)》 2026年第1期104-110,共7页
针对光伏功率预测中的特征冗余与模型固有偏差两大瓶颈,本文成功构建了IBSC-CCIPCA-CatBoost静态预测模型。该模型通过连续校正增量主成分分析CCIPCA实现动态特征筛选,并引入Out-of-Fold残差补偿机制(IBSC)进行系统性误差修正。在河北... 针对光伏功率预测中的特征冗余与模型固有偏差两大瓶颈,本文成功构建了IBSC-CCIPCA-CatBoost静态预测模型。该模型通过连续校正增量主成分分析CCIPCA实现动态特征筛选,并引入Out-of-Fold残差补偿机制(IBSC)进行系统性误差修正。在河北省实际光伏数据集上的实验表明,本模型显著优于基准CatBoost,其中RMSE降低22.4%至0.3260,MAE降低36.1%至0.1215,R^(2)提升至0.9542。研究成果证实,CCIPCA能稳定地识别关键气象驱动因子,而IBSC可有效捕捉并修正模型偏差,为高精度光伏功率预测提供了创新性的解决方案。 展开更多
关键词 光伏功率预测 特征筛选 残差补偿 catboost 静态预测
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基于CatBoost算法的空载变压器励磁涌流预测
3
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GWR与CatBoost算法的沁河流域汛期GPM产品降尺度校正
4
作者 吴晨晨 任黎 +3 位作者 金哲 赵杰 李小迈 熊良冯 《水电能源科学》 北大核心 2026年第2期42-46,共5页
卫星降水产品因空间范围大、连续分布等优势而广泛应用于水文研究,但空间分辨率低、复杂地形精度低等不足阻碍了该类产品在具有显著时空异质性研究区的直接应用。对此,采用多种插值方法,基于GWR和CatBoost算法建立了沁河流域GPM汛期降... 卫星降水产品因空间范围大、连续分布等优势而广泛应用于水文研究,但空间分辨率低、复杂地形精度低等不足阻碍了该类产品在具有显著时空异质性研究区的直接应用。对此,采用多种插值方法,基于GWR和CatBoost算法建立了沁河流域GPM汛期降水产品降尺度校正模型,并分析了校正前后的空间分布细节与数据精度。结果表明,GPM月尺度降水数据在沁河流域具有较好的适用性,但空间分布细节和数据精度上仍有提高的空间;在多种组合降尺度校正模型中,CatBoost_linear模型效果最好,不仅有效改善了降水数据的空间分布细节,而且与站点实测数据的相关性达到最优。该研究可得到一套沁河流域高质量网格降水数据,为进一步研究该地区的降水特征、构建水文模型等工作提供了数据支持。 展开更多
关键词 GPM 降尺度 GWR catboost RBF
原文传递
基于CatBoost-LR的区块链异常交易检测和可解释性研究
5
作者 王珊 雷阳 林伟 《情报杂志》 北大核心 2026年第4期84-90,101,共8页
[目的]区块链异常交易给公民财产安全带来了巨大的风险。针对目前区块链异常交易召回率不高、结果可解释性不强等问题,提出基于CatBoost-LR的区块链异常交易检测模型,提高异常交易检测效果,并增强可解释性。[方法]首先,运用CatBoost算... [目的]区块链异常交易给公民财产安全带来了巨大的风险。针对目前区块链异常交易召回率不高、结果可解释性不强等问题,提出基于CatBoost-LR的区块链异常交易检测模型,提高异常交易检测效果,并增强可解释性。[方法]首先,运用CatBoost算法生成决策树,进行特征组合和离散化;其次,将新构造的特征运用在LR模型上,通过CatBoost与LR融合模型进行分类预测;最后,运用SHAP解释方法对实验结果进行归因,评估了特征对异常交易的影响强度及其作用机制。[结果/结论]模型预测结果召回率达到86.99%、F1值达到89.58%,地址之间的交易总次数、计算费用最小值和首次发送的区块高度等是预测区块链交易是否合法的重要特征,SHAP解释方法能够在保证机器学习预测模型精度的同时,提供清晰的解释性。 展开更多
关键词 区块链 异常交易检测 SHAP 逻辑回归 catboost
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基于CatBoost算法的矿井风速传感器布设优化
6
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
7
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GWO-CatBoost算法的海州湾营养盐时空变化及影响因素研究
8
作者 王知新 赵成义 唐伟 《中国环境科学》 北大核心 2026年第4期2004-2014,共11页
基于改进的CatBoost算法构建了海州湾近海可溶性无机氮(DIN)和活性磷酸盐(SRP)浓度的反演模型,研究了海州湾近海营养盐浓度的时空变化及影响因素,结果表明,基于改进的GWO-CatBoost算法构建的近海营养盐浓度反演模型表现最优,DIN和SRP的... 基于改进的CatBoost算法构建了海州湾近海可溶性无机氮(DIN)和活性磷酸盐(SRP)浓度的反演模型,研究了海州湾近海营养盐浓度的时空变化及影响因素,结果表明,基于改进的GWO-CatBoost算法构建的近海营养盐浓度反演模型表现最优,DIN和SRP的决定系数R^(2)分别为0.94和0.75,均方根误差RMSE分别为0.0394和0.0023mg/L.近7a,海州湾近海DIN和SRP浓度的年平均变化总体呈逐年下降趋势;在空间上由近岸向外海、由西南向东北海域呈递减趋势;季节上春、冬季最高,秋季次之,夏季最低.DIN和SRP与化学需氧量浓度变化均呈负相关,SRP与pH值变化呈负相关,DIN与pH值的关系则表现出不确定性.研究结果可为黄海海域快速全时监测近海水体氮磷等营养盐浓度的动态变化,诊断其动态变化的影响因素,开展海洋生态环境健康评价提供依据. 展开更多
关键词 无机氮 活性磷酸盐 GWO-catboost 反演
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基于CatBoost的啤酒过滤工艺中助滤剂添加量优化研究
9
作者 王泉 杜康 《计算机应用文摘》 2026年第7期106-109,113,共5页
啤酒过滤是啤酒生产中的关键环节,旨在确保产品的澄清度与稳定性。目前,主流的过滤方法通常采用硅藻土或硅胶作为过滤助剂。然而,助滤剂的添加量多依赖操作经验,缺乏数据驱动的决策机制,容易导致成本浪费或产品质量波动。文章提出一种... 啤酒过滤是啤酒生产中的关键环节,旨在确保产品的澄清度与稳定性。目前,主流的过滤方法通常采用硅藻土或硅胶作为过滤助剂。然而,助滤剂的添加量多依赖操作经验,缺乏数据驱动的决策机制,容易导致成本浪费或产品质量波动。文章提出一种优化过滤助剂用量的方法。首先,为精准预测生产过程中啤酒的浊度,设计了一种基于CatBoost的浊度预测模型;其次,引入贝叶斯优化框架对模型超参数进行调优,以提升预测精度;最后,将助滤剂用量决策建模为在浊度约束下的成本最小化问题,并采用差分进化算法进行全局求解。实验结果表明,该方法在满足浊度标准的前提下,能够有效降低单位过滤体积的成本。该研究将机器学习与智能优化相结合,为啤酒过滤过程的降本增效和智能化升级提供了可量化的技术路径。 展开更多
关键词 啤酒过滤 助滤剂 机器学习 catboost 差分进化算法
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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
10
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
11
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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基于遗传算法优化的CatBoost机器学习预测模型在混凝土抗压强度预测中的研究与应用
12
作者 祝棂芝 单华峰 《建筑施工》 2026年第3期229-233,239,共6页
混凝土作为建筑结构的关键材料,其抗压强度是评价工程质量的重要指标。针对传统强度检测方法存在明显不足的问题,创新性地构建了基于遗传算法优化的CatBoost(categorical boosting)机器学习预测模型。系统收集了730组来自公开文献的混... 混凝土作为建筑结构的关键材料,其抗压强度是评价工程质量的重要指标。针对传统强度检测方法存在明显不足的问题,创新性地构建了基于遗传算法优化的CatBoost(categorical boosting)机器学习预测模型。系统收集了730组来自公开文献的混凝土试验数据作为建模基础,通过对比,分析了CatBoost、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP)的预测性能,在训练集和测试集中,CatBoost模型的预测精度均优于其他算法。为进一步提升模型精度,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对CatBoost模型的关键超参数进行寻优。经过GA算法的超参数优化后,模型预测性能得到明显改善。特征重要性分析进一步揭示了各影响因素与抗压强度的内在关联规律,为理解混凝土抗压强度形成机制提供了数据驱动的理论依据。 展开更多
关键词 混凝土 抗压强度预测 catboost 遗传算法 特征重要性
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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
13
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
14
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
15
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
16
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
原文传递
改进型CatBoost的电子商务销售预测算法研究
17
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
18
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
19
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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