应用提升回归树研究碳钢的土壤腐蚀规律

作     者：鲁庆 穆志纯 LU Qing;MU Zhichun

作者机构：北京科技大学自动化学院北京100083 

出 版 物：《中南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Central South University:Science and Technology)

年 卷 期：2014年第45卷第6期

页      面：1879-1886页

核心收录：

学科分类：0806[工学-冶金工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 080203[工学-机械设计及理论] 0815[工学-水利工程] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0813[工学-建筑学] 0703[理学-化学] 0802[工学-机械工程] 0814[工学-土木工程] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家科技基础性工作专项基金资助项目(2012FY113000) 

主　　题：提升回归树 腐蚀率 碳钢 自然环境腐蚀 土壤 

摘      要：以碳钢土壤腐蚀数据为对象,建立腐蚀率模型,对该材料的自然环境腐蚀规律进行研究。提出一种基于提升回归树(boosted regression trees)算法的新方法,针对实验数据小样本情况下的参数选取问题,采用ε不敏感损失函数、动态收缩系数对原算法进行改进。与神经网络、支撑向量回归(SVR)等多个典型算法进行对比研究。仿真数据和实验数据验证表明:改进的提升回归树算法对于数据的高维度、缺失值、高噪声等问题具有较好的鲁棒性,适合小样本数据的处理。利用该算法建立的模型能够准确的描述和预测碳钢在土壤中的腐蚀率,还可用于对腐蚀影响因素及因素间交互作用进行探索性分析。