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基于PSO-XGBoost的低温等离子浓度检测仪
《浙江师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期163-169,共7页沈建国 施华晔 郑海锋 杨鸿健 蒋敏兰 李盛 
浙江省科技计划资助项目(2022C01030);国家级大学生创新训练计划项目(202210345020,202210345022)。
低温等离子体技术是一种新兴杀菌技术,其消杀效果依赖于浓度,故浓度的监测是一项十分重要的工作.设计了一款高精度、宽量程低温等离子浓度检测仪,以微弱电流检测为核心并通过自动量程切换、优化电路设计降低噪声.针对等离子浓度-电压存...
关键词：低温等离子体 浓度检测 XGBoost模型 粒子群优化算法 
基于ARIMA和XGBoost方法的快消品行业需求预测分析
《消费电子》2025年第6期203-205,共3页张宸奕 
本研究旨在探讨和比较两种方法在快消品行业需求预测中的应用:ARIMA(自回归积分滑动平均模型)和XGBoost(基于梯度提升的机器学习算法)。快消品行业因其产品的高流通速度和广泛的市场需求而面临独特的供应链管理和库存控制挑战。为此,该...
关键词：快消品行业 需求预测 ARIMA模型 XGBoost算法 
基于BOA-XGBoost算法的盾构隧道沉降预测研究
《价值工程》2025年第13期122-124,共3页唐飞 李朋 胡俊杰 葛寨辉 
中铁四院科技研发项目(2023JSSY01)。
盾构隧道沉降预测对隧道设计、施工以及运维有着重要意义,通过机器学习算法以及历史监测数据能够有效预测隧道沉降情况。通过贝叶斯优化算法(BOA)、极限梯度提升算法(XGBoost)建立盾构隧道沉降预测模型。利用长期沉降监测数据对所建模...
关键词：盾构隧道 沉降预测 机器学习 贝叶斯优化 极限梯度提升 
急性缺血性卒中患者住院时间延长风险网络计算器的构建
《中国实用护理杂志》2025年第13期978-986,共9页彤小聪 彤萌 任应国 
南阳市科技发展计划(KJGG099)。
目的基于可解释机器学习模型构建网络计算器预测急性缺血性卒中(AIS)患者住院时间延长风险,为患者制订个性化干预方案提供工具。方法采用回顾性分析的方法,单纯随机抽样选取南阳市中心医院2022年7月至2024年7月收治的537例AIS患者。将...
关键词：卒中 住住院时间延长 Boruta算法 SHAP XGBoost模型 网络计算器 
基于GA-XGBoost的天然地震与爆破的小样本分类
《地震学报》2025年第2期221-231,共11页李鸿儒 李夕海 牛超 张云 刘继昊 谭笑枫 
陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-221,2023-JC-YB-244)资助。
由于爆破数据数量有限,利用分类法识别天然地震与爆破会遇到诸多困难。鉴于此,本文建立了高维特征小样本数据集,基于XGBoost模型利用遗传算法(GA)实现对主要影响XGBoost模型分类准确率的迭代次数、最大树深和学习率等三个重要超参数的...
关键词：地震事件 XGBoost模型 遗传算法 小样本 特征提取 
基于XGBoost算法的多波束声呐数据海缆自动识别
《海洋技术学报》2025年第2期45-53,共9页单晓晖 季洋阳 禹杨华 顾晟 
深圳市科技计划项目(KJZD20230923115505011)。
海上风电场海底电缆的全面探测,对于海上风电场后续的生产和维护至关重要。现阶段的海底电缆识别需要检测人员根据多波束数据的影像特征手动判断,效率低且主观性强。为此,本文基于极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法...
关键词：海缆识别 多波束声呐 点云数据 机器学习 XGBoost算法 
基于抗噪优化的XGBoost算法在数控车床故障预测中的应用
《电世界》2025年第2期1-7,共7页张征荣 金皓轩 陆云鹏 吴旭 
极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)算法在故障预测领域具有显著优势和广阔应用前景。针对数控车床轴传动系统故障预测难题,提出基于抗噪性能优化的XGBoost算法,通过针对性的参数调整、特征选择及抗噪优化,显著提升了预...
关键词：故障预测 XGBoost算法 数控机床 
基于多源信息融合的输电线路故障诊断研究
《电气传动》2025年第4期72-81,共10页葛亚明 周陈斌 孟屹华 沈蛟骁 曹海欧 任旭超 
国家电网有限公司科技项目(J2023145)。
随着新型电力系统的加速建设,输电系统的规模和复杂性不断增加,而以多源数据作为驱动源、满足准确率与低耗时要求的输电线路故障诊断算法亟待研究。提出一种基于改进NRBO-XGBoost算法的多源信息融合输电线路故障诊断方案。首先,通过对...
关键词：输电线路 故障诊断 XGBoost算法 NRBO算法 多源信息融合 
基于XGBoost算法的森林生物量多源遥感反演
《西北林学院学报》2025年第2期198-206,219,共10页蒋晋豫 王海燕 张馨之 耿佳 郭交 项诗雨 
陕西省林业科学院科技创新平台建设专项(SXLK2022-0401)。
森林生态系统是陆地生物圈的主体,森林生物量的准确反演对于全球碳储量的研究具有重要作用。本研究以新疆西北部区域森林生物量为研究对象,使用Sentinel-1A微波遥感数据和Sentinel-2B光学遥感数据源,结合200块地面调查数据,通过提取Sent...
关键词：森林生物量 Sentinel-1A Sentinel-2B XGBoost 
基于Xgboost算法与Stacking组合模型的辽宁省碳排放预测研究
《环境科学与管理》2025年第4期17-22,共6页王城业 郭志达 
国家社会科学基金重点项目(22AGJ007)。
随着全球气候变化问题的加剧,精确估算碳排放量成为制定有效环境政策及促进可持续发展的关键。本研究创新性地融合Xgboost算法与Stacking集成模型,运用先进的机器学习技术以优化碳排放预测。首先,利用Xgboost算法识别关键影响因素;随后...
关键词：碳排放量预测 Xgboost算法 Stacking组合模型 机器学习 
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