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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-SHAP模型的建成环境对城市活力影响机制——以西安市主城区为例
2
作者 刘蓓 胡新玲 何浩 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第6期7-15,共9页
城市活力作为中国城市可持续发展的重要表征,与建成环境之间呈现复杂关系。该文以西安市主城区为研究区,基于百度热力图测度城市活力,并构建“5D”建成环境评价指标体系,运用CatBoost-SHAP模型与GeoVisX空间可视化技术解析建成环境对城... 城市活力作为中国城市可持续发展的重要表征,与建成环境之间呈现复杂关系。该文以西安市主城区为研究区,基于百度热力图测度城市活力,并构建“5D”建成环境评价指标体系,运用CatBoost-SHAP模型与GeoVisX空间可视化技术解析建成环境对城市活力在工作日和休息日的影响机制。结果表明:西安市主城区工作日与休息日城市活力特征不同,工作日呈单峰特征,休息日则表现为双峰特征,整体活力水平高于工作日;建成环境对城市活力的影响呈现明显的空间异质性,中心区域作用显著强于外围区域,但商业设施密度与交通设施密度为持续性关键要素;建成环境因素与城市活力间存在非线性关系及阈值效应,不同建成环境因素间具有协同效应,表明城市活力的形成源于多因子耦合作用。研究结果揭示了建成环境因素对城市活力影响的空间异质性规律、非线性特征以及双指标协同效应,可为提升城市活力提供科学依据。 展开更多
关键词 城市活力 建成环境 catboost-SHAP模型 空间可视化 非线性关系
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基于贝叶斯优化Catboost的转炉炼钢供氧量预测模型
3
作者 朱勇 王宇河 +1 位作者 陈建伟 杨伟弘 《宝钢技术》 2025年第3期39-46,共8页
基于转炉炼钢的实际生产数据,根据工艺经验与互信息量进行供氧量特征选择,采用贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法确定随机森林模型(random forest)、LightGBM(light gradient boosting machine)模型、Catboost(categorical boos... 基于转炉炼钢的实际生产数据,根据工艺经验与互信息量进行供氧量特征选择,采用贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法确定随机森林模型(random forest)、LightGBM(light gradient boosting machine)模型、Catboost(categorical boosting)模型的参数,预测转炉吹炼的供氧量。用30576炉的实际生产数据对模型进行训练,7644炉的数据用于验证模型的预测效果。结果表明:在预测供氧量与实绩供氧量体积差值分别为±300、±500 m^(3)的范围下,贝叶斯优化的Catboost模型的预测命中率分别为80.93%和95.02%。与随机森林模型和LightGBM模型相比较,Catboost模型有着更高的预测精度及更强的泛化能力。 展开更多
关键词 转炉炼钢 供氧量预测 贝叶斯优化 catboost模型
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基于CatBoost-LSTM模型的成渝城市群近地面O_(3)浓度估算
4
作者 任明亚 张显云 +2 位作者 杨正雄 龙安成 吴雪 《环境科学》 北大核心 2025年第6期3329-3338,共10页
受臭氧源及影响因子时空差异性的影响,作为大气中重要空气污染物的臭氧(O_(3))往往呈现出空间异质性和时域相关性.为提升O_(3)的空间分辨率和估算精度,以成渝城市群为研究区,以O_(3)地面观测站点数据为响应变量,Sentinel-5P TROPOMI离... 受臭氧源及影响因子时空差异性的影响,作为大气中重要空气污染物的臭氧(O_(3))往往呈现出空间异质性和时域相关性.为提升O_(3)的空间分辨率和估算精度,以成渝城市群为研究区,以O_(3)地面观测站点数据为响应变量,Sentinel-5P TROPOMI离线数据、ERA5再分析气象资料和地形等为解释变量,协同CatBoost和LSTM构建了一种高精度的近地面臭氧浓度估算模型(CatBoost-LSTM模型).结果表明:①整体模型中,CatBoost-LSTM模型相较于文中其它模型的估算精度最高,在验证集上的决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.965、5.81μg·m^(−3)和4.42μg·m^(−3).②由于顾及了O_(3)浓度及其影响因子季节上的差异性,基于CatBoost-LSTM的季节模型较CatBoost-LSTM整体模型在验证集上的精度均得到了不同程度的改善,其中冬季模型精度提升最为显著.③研究区近地面O_(3)月均浓度整体呈倒“V”趋势,其中在5月份出现小幅度下降趋势,8月O_(3)浓度达到最高(89.08μg·m^(−3)),12月降到最低(29.30μg·m^(−3));近地面O_(3)浓度存在明显的季节性差异,由高到低依次为夏季(84.59μg·m^(−3))、春季(72.62μg·m^(−3))、秋季(53.59μg·m^(−3))和冬季(35.23μg·m^(−3)).④空间分布上,近地面O_(3)浓度高值区主要分布在西部海拔较高、山脉密布、工业活动频繁、交通密集度高、人口密集和污染源较多的地区.由于工业活动和交通密集度较低,加之相对较少的污染源排放和较为平坦的地形等原因,东部海拔较低地区的O_(3)浓度整体较低. 展开更多
关键词 近地面O_(3) Sentinel-5P TROPOMI数据 成渝城市群 catboost-LSTM模型 时空分布
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基于SSA优化CatBoost的甘南草地土壤有机碳含量估算
5
作者 马子茗 张美玲 刘星宇 《环境科学》 北大核心 2025年第8期4961-4970,共10页
估算甘南藏族自治州草地土壤有机碳(SOC)含量并研究其空间分布特征,明确SOC主要影响因素,对草地质量提升与管理优化、气候调节和生态系统功能维持具有重要意义.以甘肃省甘南藏族自治州草地为研究对象,通过整合土壤属性、气象因子、高程... 估算甘南藏族自治州草地土壤有机碳(SOC)含量并研究其空间分布特征,明确SOC主要影响因素,对草地质量提升与管理优化、气候调节和生态系统功能维持具有重要意义.以甘肃省甘南藏族自治州草地为研究对象,通过整合土壤属性、气象因子、高程和植被指数等数据构建多特征因子数据,通过皮尔逊相关性分析筛选出24个显著特征因子,根据SHAP值得到归一化贡献程度.运用机器学习模型划分8∶2的训练集和测试集,采用十折交叉验证,实验5次得到结果并根据MAE、RMSE和R2等评估模型,采用麻雀搜索算法(SSA)和鲸鱼优化算法(WOA)优化参数并估算SOC含量.结果表明,基于模型估算的甘南藏族自治州草地表层SOC储量空间分布呈现出从西到东逐渐降低,西北高,东南低的走势,西北部的平均温度相对较低,有机碳含量较高;年平均气温、增强植被指数(EVI)和数字高程模型(DEM)对甘南草地SOC含量的贡献明显,是影响SOC空间分布的主要因素;在随机森林、决策树、梯度提升回归、CatBoost、XGBoost和LightGBM中,CatBoost模型在测试集上的表现最佳;根据SSA和WOA收敛速率曲线,发现SSA收敛更快,更新参数更有效;优化后的SSA-CatBoost模型在预测SOC含量方面表现最佳.SOC空间分布对区域内的生态系统和碳循环有着重要影响,甘南地区西北部草地在土壤肥力和碳储存方面具有更大的潜力,有助于制定更有效的土壤管理和生态保护策略,减缓气候变暖的进程,进一步推动全球生态系统的可持续发展. 展开更多
关键词 土壤有机碳(SOC) 机器学习 catboost模型 优化算法 甘南草地
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结合CatBoost算法与ARIMA模型的电池健康状态预测与优化
6
作者 马玲琦 邹海荣 李兴家 《电器与能效管理技术》 2025年第3期31-37,75,共8页
针对电池健康状况(SOH)的预测,提出一种集成分类提升(CatBoost)算法和自回归差动平均(ARIMA)模型的SOH估算方法。通过时间序列分析提取特征并获取ARIMA模型残差,将其作为额外特征经CatBoost算法处理,构建增强数据集进行预测。实验结果表... 针对电池健康状况(SOH)的预测,提出一种集成分类提升(CatBoost)算法和自回归差动平均(ARIMA)模型的SOH估算方法。通过时间序列分析提取特征并获取ARIMA模型残差,将其作为额外特征经CatBoost算法处理,构建增强数据集进行预测。实验结果表明,所提方法显著提升了预测性能,最佳均方根误差(RMSE)达到0.0046,平均绝对误差(MAE)达到0.0034,拟合度(R^(2))达到0.9994,相比仅使用初始数据的模型具有更高的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 电池健康状态 catboost算法 ARIMA模型 残差 增强数据集
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基于CatBoost的四川木里县森林火灾预测
7
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CatBoost的恶劣天气下电网设备故障预测模型
8
作者 江上航 王国庆 +1 位作者 朱建明 黄钧 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第2期133-142,共10页
恶劣天气对电网设备故障的发生有着显著影响,进而威胁电网的安全运行。综合气象特征与地理信息特征,提出一种恶劣天气下基于CatBoost(分类数据提升树)算法的电网设备故障预测模型。首先收集故障信息、实时气象和地理信息等原始数据,并使... 恶劣天气对电网设备故障的发生有着显著影响,进而威胁电网的安全运行。综合气象特征与地理信息特征,提出一种恶劣天气下基于CatBoost(分类数据提升树)算法的电网设备故障预测模型。首先收集故障信息、实时气象和地理信息等原始数据,并使用MICE Forest(多重插补随机森林)算法填补缺失值;然后根据数据特征属性进行特征衍生得到时间、气象等方面的8个新特征,并利用递归特征消除方法结合交叉验证方法,评估特征的重要度,选取重要度最高的特征作为输入来构建模型;接着以最高准确率为优化目标,使用贝叶斯算法得到模型最优参数;最后在测试集上对模型准确率、精确率和调和均值F1进行验证。结果表明:提取得到的新特征有助于提高模型的预测精度,并且,与其他模型相比具有更高的预测精度,其准确率为0.831,精确率为0.858,调和均值为0.756。 展开更多
关键词 恶劣天气 catboost 特征工程 电网设备故障 预测模型
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基于Catboost算法的中国典型农业区重金属污染特征及影响因素分析 被引量:6
9
作者 李珊 杨济妮 +3 位作者 苏贵金 李倩倩 孟晶 史斌 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3377-3387,共11页
土壤是保障人类生存和发展的物质基础,农田土壤与人类生产生活密切相关,农田土壤污染问题值得关注.本文选取东北三省、京津冀和长江经济带作为研究区域,通过文献调研筛选出2000—2020年发布的400篇相关文献,收集到2052表层土壤样本,通... 土壤是保障人类生存和发展的物质基础,农田土壤与人类生产生活密切相关,农田土壤污染问题值得关注.本文选取东北三省、京津冀和长江经济带作为研究区域,通过文献调研筛选出2000—2020年发布的400篇相关文献,收集到2052表层土壤样本,通过统计学、空间分析和机器学习等方法对其污染特征进行分析.结果表明,与农用地最严格的筛选值标准相比,3个研究区域Cd污染问题较为突出,东北三省、京津冀和长江经济带的超标率分别为37.5%、34.0%和45.8%,长江经济带也存在Cu污染问题,其超标率为30.6%;进一步将采样点位分为矿区周边点位、市郊区点位和其他农田点位,采用潜在生态风险指数法评价表明,矿区周边样点严重和重风险占比(54.8%)显著高于市郊区样点(37.2%)和其他农田样点(36.6%).采用Catboost模型进行影响因子识别发现,矿区周边农田主要受选矿、尾矿暴露等造成的Cd和Hg污染影响,而市郊区农田主要受商业、工业和交通运输业等人类活动带来的Hg污染影响,其他农田土壤中主要受农药化肥的施用以及大型器械化带来的Cd污染影响. 展开更多
关键词 农田土壤 重金属 污染特征 catboost 模型 影响因素.
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基于集成学习CatBoost优化模型的爆堆大块率预测 被引量:8
10
作者 金长宇 于佳强 +1 位作者 王强 陈立军 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1743-1750,共8页
爆破产生的爆堆大块率问题一直以来都影响着矿山的生产效益.利用机器学习机制中集成学习思想实现大块率预测.以满洲里乌山铜矿实际采集的36组实测数据为例,整理形成10种特征数据.通过给定参数循环训练调优,再用交叉验证网格搜索的方法... 爆破产生的爆堆大块率问题一直以来都影响着矿山的生产效益.利用机器学习机制中集成学习思想实现大块率预测.以满洲里乌山铜矿实际采集的36组实测数据为例,整理形成10种特征数据.通过给定参数循环训练调优,再用交叉验证网格搜索的方法进行模型二次调优,并对比调优实现后模型与随机森林法、XGBoost模型、LightGBM模型和CatBoost模型进行效果对比.结果表明,经过两轮调优后的CatBoost模型预测效果明显高于其他几种模型,R~2准确度可达98.83%,证明了两轮调优后CatBoost模型具有较高的预测水平,验证了该方法在大块率预测研究中的可行性,为爆破参数设计和大块率优化分析提供了可靠的参考. 展开更多
关键词 大块率预测 机器学习 集成学习 爆破 catboost模型
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基于LSTM和CatBoost组合模型的短期负荷预测 被引量:18
11
作者 党存禄 杨海兰 武文成 《电气工程学报》 CSCD 2021年第3期62-69,共8页
针对现有的电力系统短期负荷预测方法存在预测精度较差的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(Long short term memory,LSTM)和CatBoost组合的短期负荷预测方法,针对电力负荷数据具有时序性和非线性的特点,以及长短期记忆网络不能直接... 针对现有的电力系统短期负荷预测方法存在预测精度较差的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(Long short term memory,LSTM)和CatBoost组合的短期负荷预测方法,针对电力负荷数据具有时序性和非线性的特点,以及长短期记忆网络不能直接处理类别型特征,对处理后的电力负荷数据建立LSTM负荷预测模型和CatBoost负荷预测模型;用方差倒数法确定加权系数,得到LSTM和CatBoost组合模型的预测值;最后使用实际负荷数据对算法有效性进行验证,预测结果表明采用LSTM和CatBoost组合模型的方法在负荷预测精度上有显著的提高。 展开更多
关键词 短期负荷预测 方差倒数法 LSTM catboost 组合模型
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基于CatBoost算法的P2P违约预测模型应用研究 被引量:17
12
作者 马晓君 宋嫣琦 +2 位作者 常百舒 袁铭忆 苏衡 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第7期9-17,共9页
在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究... 在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究对象,运用特征工程技术,将CatBoost算法应用于构建P2P违约预测模型,并对违约影响因素进行综合分析。结果表明,CatBoost算法的预测准确率达96%,对实际结果的拟合效果较好,并能够对模型出错所导致的损失成本进行有效控制。此外,综合分析违约影响因素发现,借款人的信用情况对借款人违约行为影响较大,其中还清贷款次数、逾期次数与成功借款次数应作为借款人信用评估的重要参考指标。结合本文的研究成果与中国P2P行业发展状况,本文建议P2P平台积极促进数据分析与测算分析技术的革新与应用,政府及相关部门形成政策法规的同步发展,促成从平台内部到外部环境的合力发展态势。 展开更多
关键词 P2P 违约预测模型 catboost算法 特征工程 影响因素
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基于智能光伏监控系统的光伏发电功率预测方法研究
13
作者 李凤名 《电子设计工程》 2026年第2期178-181,187,共5页
为提高发电效率、降低运行成本、保障系统安全稳定运行,研究基于智能光伏监控系统的光伏发电功率预测方法。通过整合实时数据监测、显示与存储、报表生成及趋势分析等功能,实现对光伏发电系统的智能监控。预测部分结合光伏发电系统的物... 为提高发电效率、降低运行成本、保障系统安全稳定运行,研究基于智能光伏监控系统的光伏发电功率预测方法。通过整合实时数据监测、显示与存储、报表生成及趋势分析等功能,实现对光伏发电系统的智能监控。预测部分结合光伏发电系统的物理结构、光照强度和组件数量信息,建立工况与输出功率的映射关系;利用CatBoost(分类提升树)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型初步预测光伏发电功率,将CatBoost模型预测结果作为LSTM模型的额外输入特征,通过计算预测误差确定权重系数,采用最优加权组合策略实现光伏发电功率的预测。结果表明,该方法在各种天气条件下预测的光伏发电功率均与实际高度吻合,PICP值高达98.66%,PINAW值低至10.24%,有效提高了预测精度和可靠性。 展开更多
关键词 光伏监控系统 光伏发电功率 映射特征 catboost模型 LSTM模型 预测设计
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基于LDA模型融合Catboost算法的文本自动分类系统设计与实现 被引量:4
14
作者 刘爱琴 郭少鹏 张卓星 《国家图书馆学刊》 CSSCI 北大核心 2023年第5期84-92,共9页
互联网的蓬勃发展使得文本数据呈指数型增长态势,如何实现文本内容的高效分类成为信息资源管理工作面临的紧要问题。本文以维普学术期刊资源与百度新闻网页作为基础语料集,基于LDA模型抽取文档主题、切分文本内容,融合集成学习Catboost... 互联网的蓬勃发展使得文本数据呈指数型增长态势,如何实现文本内容的高效分类成为信息资源管理工作面临的紧要问题。本文以维普学术期刊资源与百度新闻网页作为基础语料集,基于LDA模型抽取文档主题、切分文本内容,融合集成学习Catboost算法获得文档在主题上的概率分布,然后利用训练集提取出的隐含主题-文本矩阵进行分类器训练,最终构建文本分类系统。研究结果显示,该系统能够有效完成文本混合自动分类,分类误差率较低,分类性能明显优于传统的文本分类方法。 展开更多
关键词 隐含狄利克雷分布(LDA) 文本自动分类 SVM算法 catboost算法
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基于最大李雅普诺夫指数异常感知和CatBoost识别的机械密封失效模式层次化诊断框架 被引量:5
15
作者 侯耀春 周昶清 +4 位作者 武鹏 何伟挺 赵奂芃 黄文君 吴大转 《工程热物理学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期93-100,共8页
离心泵在现代工业生产中具有广泛的应用,其运行状况和健康程度直接影响着整个系统的能耗、效率和安全。机械密封泄漏或损坏是水力旋转机械最典型的故障之一,与机封失效相关的泵类设备故障问题直接影响系统总体的可靠性和安全性。为此,... 离心泵在现代工业生产中具有广泛的应用,其运行状况和健康程度直接影响着整个系统的能耗、效率和安全。机械密封泄漏或损坏是水力旋转机械最典型的故障之一,与机封失效相关的泵类设备故障问题直接影响系统总体的可靠性和安全性。为此,本论文研究了一种基于最大李雅普诺夫指数异常感知和CatBoost识别的机械密封失效模式层次化诊断框架。首先,对采集的机械密封处振动信号序列提取其最大李雅普诺夫指数,并基于模糊统计法和指派法设计Type-1模糊逻辑,从而实现对机械密封故障的异常检测和感知。接着,一旦检测到机封异常,再从原始振动信号中提取多尺度模糊熵,联同最大李雅普诺夫指数一起输入到CatBoost模型进行机械密封失效模式识别和诊断。最后,基于实际实验数据对所提出的层次化诊断框架进行了验证。结果表明,所提出的方法对机封故障的异常检测精度达到100%,CatBoost模型的机封失效模式识别率达到99.66%,其精度和鲁棒性均好于支持向量机、AdaBoost、深度神经网络等智能模型。 展开更多
关键词 机械密封 异常感知 故障模式识别 最大李雅普诺夫指数 模糊理论 catboost模型
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Modeling and analysis of independent mobility among older adults based on CatBoost-SHAP
16
作者 CHEN Yuexia DU Wanru +1 位作者 JING Peng YAO Yusen 《Journal of Southeast University(English Edition)》 2025年第4期457-464,共8页
Ensuring independent mobility for older adults has become a public health and social concern in China owing to its rapidly aging population.To explore independent mobility trends among older adults and the impact of s... Ensuring independent mobility for older adults has become a public health and social concern in China owing to its rapidly aging population.To explore independent mobility trends among older adults and the impact of sociodemo-graphic characteristics in recent years,this study used data from the Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey from 2012 to 2018,combined with binomial logit regression and CatBoost-Shapley additive explanation(SHAP)method to analyze the relationship between independent mobility and sociodemographic characteristics under bus and walking-oriented environments.Study findings indicated that age and gender significantly affected the independent mobility of older adults.Policymaking should prioritize the needs of older adults,focusing on age and gender differ-ences.Additionally,living expense adequacy significantly influenced independent mobility.Policies should substan-tially support economically disadvantaged older adults,en-suring their basic needs are met through subsidies and other measures.Moreover,the study found a notable impact of widowhood on independent mobility,suggesting enhanced social care and mental health support for widowed older adults,especially those who are long-lived.The outcomes of this study provided evidence for policymakers,which are beneficial for developing elderly-friendly travel policies to ensure and enhance the quality of life and independent mo-bility of older adults. 展开更多
关键词 independent mobility cohort analysis Shap-ley additive explanation(SHAP) catboost model
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基于Catboost模型的广东省近地面NO_(2)浓度估算 被引量:2
17
作者 张洪飞 杜宁 +3 位作者 王莉 张显云 龚德才 李隆 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期6276-6285,共10页
氮氧化物(NO_(x))是大气中的一类重要空气污染物,二氧化氮(NO_(2))是其主要组成部分之一,NO_(2)浓度的监测和估算对于环境保护和公共健康至关重要.使用Sentinel-5P大气污染监测卫星提供的近实时二氧化氮浓度数据(NRTI NO_(2))、ERA5气... 氮氧化物(NO_(x))是大气中的一类重要空气污染物,二氧化氮(NO_(2))是其主要组成部分之一,NO_(2)浓度的监测和估算对于环境保护和公共健康至关重要.使用Sentinel-5P大气污染监测卫星提供的近实时二氧化氮浓度数据(NRTI NO_(2))、ERA5气象再分析数据和DEM数据作为估算变量,基于Catboost模型,对广东省近地面NO_(2)浓度进行估算.结果表明:①Catboost模型估算的近地面NO_(2)浓度精度最高,其模型拟合的决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别达到0.91、4.89μg·m^(-3)和3.45μg·m^(-3),交叉验证R^(2)、RMSE和MAE分别达到0.90、4.91μg·m^(-3)和3.43μg·m^(-3),同时在月尺度和季尺度也具有良好的稳定性.②广东省近地面NO_(2)月均浓度总体上呈先降后升的“U”型趋势,1月的NO_(2)浓度最高,最高值为43.8μg·m^(-3),7月达到最低点,最低值为14.37μg·m^(-3).近地面NO_(2)季均浓度存在“冬高夏低,春秋过渡”的季节分布特征,各季节NO_(2)浓度大小依次为:冬季(27.53μg·m^(-3))>春季(20.77μg·m^(-3))>秋季(18.77μg·m^(-3))>夏季(14.85μg·m^(-3)).③从空间分布角度看,广东省近地面NO_(2)高值地区主要位于发展迅速且人口密集的地区,而低值地区主要分布在注重港口经济、农业和新能源等领域的地区. 展开更多
关键词 近地面NO_(2) Sentinel-5P 近实时二氧化氮 catboost模型 时空分布
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基于CatBoost模型和SHAP解释方法的土壤重金属影响因素与程度定量分析 被引量:15
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作者 郑家桐 王鹏 +3 位作者 石航源 肖荣波 邓一荣 庄长伟 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期448-456,共9页
掌握土壤重金属空间特征及定量解析污染源对于精准治污具有重要支撑作用,但定量分析影响因子的贡献和影响程度面临巨大挑战.本文选取空间位置、地形地貌、土壤特征三大类16个影响因素,采用CatBoost-SHAP耦合模型定量评估了土壤重金属空... 掌握土壤重金属空间特征及定量解析污染源对于精准治污具有重要支撑作用,但定量分析影响因子的贡献和影响程度面临巨大挑战.本文选取空间位置、地形地貌、土壤特征三大类16个影响因素,采用CatBoost-SHAP耦合模型定量评估了土壤重金属空间分布的影响因子和范围边界.结果表明,CatBoost在预测土壤Cd、Pb和Cr含量上具有较高精度,R^(2)分别为0.76、0.71和0.81.空间位置对土壤Cd、Pb分布的影响分别可达71.28%和73.54%,其中,与冶炼厂的距离(DI_(Smp))是土壤Cd空间分布的关键影响因素,影响范围在7.5 km内;与二级公路的距离(DR_(Sec))是土壤Pb空间分布的关键影响因素,影响范围可达8 km;Fe_(2)O_(3)是土壤Cr空间分布的关键影响因素,土壤中氧化铁含量达到4.5%后开始正向影响土壤Cr含量.本研究定量解析了土壤重金属影响因素,可为土壤重金属污染防治提供科学决策依据. 展开更多
关键词 重金属 空间分布 catboost模型 SHAP解释方法 可解释性 影响因素
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基于CatBoost-SHAP模型的滑坡易发性建模及可解释性 被引量:8
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作者 曾韬睿 王林峰 +2 位作者 张俞 程平 吴帆 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2024年第1期37-50,共14页
文章致力于深入探索滑坡易发性建模中集成学习模型的不确定性和可解释性。以浙江省东部沿海山区为研究对象,利用谷歌历史影像与Sentinel-2A影像,记录了2016年超级台风“鲇鱼”触发的552起浅层滑坡事件。研究首先对连续型因子进行了不分... 文章致力于深入探索滑坡易发性建模中集成学习模型的不确定性和可解释性。以浙江省东部沿海山区为研究对象,利用谷歌历史影像与Sentinel-2A影像,记录了2016年超级台风“鲇鱼”触发的552起浅层滑坡事件。研究首先对连续型因子进行了不分级、等间距法和自然断点法的工况设计,进一步划分为4,6,8,12,16,20级。随后,引入了类别增强提升树模型(CatBoost)以评估不同工况下的滑坡易发性值,再结合受试者曲线与沙普利加性解释法分析,对建模过程中的不确定性和可解释性进行了深入研究,目的在于确定最优建模策略。结果表明:(1)在CatBoost模型计算中,河流距离成为最关键的影响因子,其次是与地质条件、人类活动相关的因子;(2)不分级工况下,模型能够获得最高的AUC值,达到0.866;(3)相较于等间距法,自然断点法的划分策略展现出更佳的泛化能力,且模型预测性能随着分级数量的增加而增加;(4)沙普利加性解释法模型揭示了主要影响因子道路距离、河流距离、DEM和坡向对台风诱发滑坡的控制机制。研究成果能够加深对滑坡易发性的理解,提高滑坡预测的准确性和可靠性,为相关地区的防灾减灾工作提供科学依据。 展开更多
关键词 滑坡 易发性建模 可解释性 catboost模型 沙普利加性解释法模型 台风诱发滑坡
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基于CatBoost的温室日参考作物蒸发蒸腾量估算模型研究 被引量:9
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作者 牛曼丽 李红岺 李新旭 《节水灌溉》 北大核心 2022年第1期14-19,共6页
参考作物蒸发蒸腾量(Reference Evapotranspiration,ET_(0))是估算作物需水量、制定灌溉制度、提高用水效率,实现农业节水的重要参数。针对传统Penman-Monteith(P-M)公式计算作物蒸发蒸腾量需要参数多,计算复杂等问题,提出了一种基于支... 参考作物蒸发蒸腾量(Reference Evapotranspiration,ET_(0))是估算作物需水量、制定灌溉制度、提高用水效率,实现农业节水的重要参数。针对传统Penman-Monteith(P-M)公式计算作物蒸发蒸腾量需要参数多,计算复杂等问题,提出了一种基于支持分类特征的梯度提升决策树(CatBoost)算法估算温室日参考作物蒸发蒸腾量。以温室修正型Penman-Monteith公式计算的ET_(0)作为标准值,通过Pearson’s方法对输入参数与ET_(0)之间的相关性进行分析,组合不同输入特征向量。当输入参数组合为3参数,即平均室内温度、平均相对湿度、累积太阳辐射时,CatBoost性能最优,测试集估算精度MAE为0.220 mm/d,RMSE为0.310 mm/d。进一步对比了6种其他机器学习模型(XGBoost、AdaBoost、随机森林、决策树、KNN、SVM)的估算精度,结果表明CatBoost模型具有最佳的估算精度和稳定性,能够较好地模拟参考作物蒸发蒸腾量。构建的日参考作物蒸发蒸腾量估算模型为水肥精准化管理、灌溉控制系统研发提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 catboost 参考作物蒸发蒸腾量 估算模型
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