检索结果-内蒙古大学图书馆

华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第2期51卷 100-110页

作者：路庆昌徐标崔欣长安大学电子与控制工程学院陕西西安710064

共享单车流率的大小体现了城市空间环境内车辆盈缺的程度,理解其变化及其诱因对于城市单车的调度具有重要意义。由于出行目的和外界环境因素的复杂多变,共享单车流率和建成环境特征之间的关系很难通过具有线性假设的统计学模型来解析。... 详细信息

共享单车流率的大小体现了城市空间环境内车辆盈缺的程度,理解其变化及其诱因对于城市单车的调度具有重要意义。由于出行目的和外界环境因素的复杂多变,共享单车流率和建成环境特征之间的关系很难通过具有线性假设的统计学模型来解析。基于此,本研究利用上海市中心城区的共享单车数据,基于极端梯度提升树模型(XG‐Boost)和机器学习的解释性方法部分依赖图(PDP)来探究建成环境对共享单车流率的贡献度和非线性影响,以及流率的非线性模式在工作日和周末的变化。结果显示,特征重要度和非线性机制在两个时段差异化显著。居住人口密度、教育设施密度和住宅设施密度对工作日单车流率的解释度较高,分别为 19.18%、13.16% 和 12.92%,并且具有明显的阈值效应。其中居住人口密度和教育设施密度对于单车净流出率具有正向影响,分别在 11 600 人/km^(2)和 8 个/km^(2)达到最大;住宅设施密度对单车净流出率具有负向影响,对应的阈值为 40 个/km^(2)。各变量对周末单车流率的解释度差异较小,但非线性关系仍不可忽视。具体来说,到市中心的距离和公交线数密度对周末单车净流入率正向影响显著,有效范围为 18~23 km和28~52 条/km^(2);容积率对周末单车净流出率正向影响范围在 0.89~1.41。上述发现表明 XGBoost 模型可以有效弥补传统回归模型(MLR)线性假设的偏见,建成环境特征贡献度和影响范围的揭示也为管理部门针对具有不同建成环境水平地区的单车调度提供决策建议。

关键词：共享单车流率建成环境极端梯度提升树模型非线性调度管理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于WOA-XGBoost的膜下滴灌棉花蒸散量预测模型

引用

排灌机械工程学报 2024年第12期42卷 1280-1286页

作者：曹缘王振华张继红刘宁宁李文昊张金珠石河子大学水利建筑工程学院新疆石河子832000 现代节水灌溉兵团重点实验室新疆石河子832000 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室新疆石河子832000

为了科学准确地预测膜下滴灌棉花蒸散量,基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和极端梯度提升树(XGBoost),提出了WOA-XGBoost棉花蒸散量预测模型.采用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)筛选影响棉花蒸散量的关键因素,依据相关系数排序构建输入组合,代入WOA-XGBoost模型进行模拟.并与XGBoost,SVM,WOA-SVM和PSO-XGBoost预测结果进行对比验证.结果表明:太阳辐射、最低气温、最高气温、相对湿度、风速和土壤温度与棉花蒸散量相关性较大,其MIC值分别为0.722,0.546,0.496,0.475,0.379和0.219,基于上述6个因素构建的WOA-XGBoost模型综合性能最优,R^(2),MAE,RMSE和MAPE分别为0.922,0.038 mm/h,0.064 mm/h和0.221,预测精度均优于相同输入参数下的其他4种模型.因此,推荐使用WOA-XGBoost模型模拟相关因素与膜下滴灌棉花蒸散量之间的非线性关系.研究可为精确计算膜下滴灌棉花蒸散量提供科学依据,为灌溉决策优化提供参考.

关键词：蒸散量棉花极端梯度提升树模型鲸鱼优化算法预测模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

网络流量时延特征数据的识别方法仿真

引用

计算机仿真 2022年第5期39卷 398-401,460页

作者：周家恺綦方中浙江工业大学浙江杭州310023

当前的网络流量时延特征识别方法未能在特征识别过程提升流量梯度,导致识别出现较大偏差,且方法的响应时间较长。为此提出基于朴素贝叶斯的网络流量时延特征识别方法。利用移动蜂窝网络通信链路技术和无线资源控制机制造成的网络流量时... 详细信息

当前的网络流量时延特征识别方法未能在特征识别过程提升流量梯度,导致识别出现较大偏差,且方法的响应时间较长。为此提出基于朴素贝叶斯的网络流量时延特征识别方法。利用移动蜂窝网络通信链路技术和无线资源控制机制造成的网络流量时延波动完成建模分析,同时结合往返时延计算结果,获取与数据时延相关的网络流量特征。通过特征描述得到不同网络节点接入互联网技术差异导致的时序分布。将极端梯度提升树模型和朴素贝叶斯相结合,构建分类器,完成网络流量时延特征的识别。仿真结果表明,所提方法能够获取高精度的网络流量时延特征识别结果,同时还能够有效缩短响应时间。

关键词：朴素贝叶斯网络流量时延特征识别极端梯度提升树模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

山区铁路施工便道快速选线与安全性评价研究

山区铁路施工便道快速选线与安全性评价研究

引用

作者：于强西南交通大学

学位级别：硕士

当前我国山区铁路日益增多,施工便道是山区铁路修建之前一项必不可少的工作。如果施工便道路线选择的周期长,线形的安全性低,达不到预期的效果,铁路工期将会受到很大的影响。为达到铁路施工进度的要求,施工便道的选线需满足速度快、安... 详细信息

当前我国山区铁路日益增多,施工便道是山区铁路修建之前一项必不可少的工作。如果施工便道路线选择的周期长,线形的安全性低,达不到预期的效果,铁路工期将会受到很大的影响。为达到铁路施工进度的要求,施工便道的选线需满足速度快、安全高等特点。然而,现行的公路设计规范对施工便道路线设计还缺乏详细的指导意见,也未提到路线快速选择的方法,施工便道安全性评价的内容不够完善。因此。针对山区铁路施工便道快速选线与安全性评价开展研究具有较强的现实意义及理论价值。首先,本文基于山区铁路施工便道功能定位,选定自卸载重车为设计车辆,确定设计速度。通过分析设计车辆横向稳定性确定圆曲线最小半径和缓和曲线最小长度指标参数。通过对设计车辆爬坡能力和路面的起伏情况分析,确定了施工便道的最大纵坡、最大坡长、竖曲线最小半径和竖曲线最小长度等指标参数。其次,通过对山区铁路施工便道技术指标的优化,提出一种运算程序简单、效率高、路线选择快的极端梯度提升树(XGboost)模型的新方法。根据山区铁路施工便道的特点和选线的原则,选取优化后的技术指标构建节点函数集。为简化运算程序,提高效率,使拟选的路线更加安全可行,采用贝叶斯优化法调整模型参数。通过不断优化XGboost目标函数,确定山区铁路施工便道最优路线方案。然后,分析山区铁路施工便道安全评价原则,构建安全评价指标体系,建立模糊层次综合评价模型。采用多级模糊综合评价法对山区铁路施工便道路线方案进行评价,确定安全等级。最后,本文以某段铁路施工便道为例。得出用XGboost模型选线比传统选线方法更具有优势的结论。用模糊层次综合评价法对该路线方案进行安全性研究,得出评价等级为合格。为山区铁路施工便道路线选择提供一种思路。

关键词：施工便道快速选择极端梯度提升树模型安全性评价模糊层次综合评价法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：