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中国农机化学报 2024年第6期45卷 82-89,127页

作者：陆丽琼朱德兰李柱韩煜琪西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

为使温室环境管理由人工经验管理变为自动化管理,选取温室番茄产量在同地区较高的温室作为研究对象,实时监测温室内温度、湿度和卷膜开闭状况以及室外气象数据,建立室外气象数据、室内温湿度及卷膜开闭之间的关系。将室外气象数据作为输... 详细信息

为使温室环境管理由人工经验管理变为自动化管理,选取温室番茄产量在同地区较高的温室作为研究对象,实时监测温室内温度、湿度和卷膜开闭状况以及室外气象数据,建立室外气象数据、室内温湿度及卷膜开闭之间的关系。将室外气象数据作为输入,室内温湿度及卷膜开闭度作为输出,利用cat boost(categorical boosting,cat boost)算法分别构建温、湿度预测模型和卷膜决策模型,并与随机森林算法(Random Forest,RF)和极端梯度提升算法(Extreme Gradient boosting,XG boost)的预测结果进行对比分析。最后基于决策模型设计搭建卷膜控制系统,并于典型晴天、阴天和雨天进行试验验证。结果表明:基于cat boost的日光温室内环境(室内温度和室内相对湿度)预测值与实测值的均方根误差分别为0.91℃和4.73%,有更好的模拟效果、精度更高,其卷膜决策模型准确率达到92.1%;基于cat boost的卷膜决策模型设计搭建的卷膜控制系统可以准确预测卷膜状态的变化,并进行精准控制,具有较强的实践价值和推广意义。

关键词：温室番茄 cat boost 内环境预测卷膜决策模型卷膜控制系统

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Short-Term Wind Power Prediction Method Based on Combination of Meteorological Features and catboost

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2023年第2期28卷 169-176页

作者： MOU Xingyu CHEN Hui ZHANG Xinjing XU Xin YU Qingbo LI Yunfeng Jilin Province Meteorological Information Network Center Changchun 130062JilinChina

As one of the hot topics in the field of new energy,short-term wind power prediction research should pay attention to the impact of meteorological characteristics on wind power while improving the prediction ***,a short-term wind power prediction method based on the combination of meteorological features and cat boost is ***,morgan-stone algebras and sure independence screening(MS-SIS)method is designed to filter the meteorological features,and the influence of the meteorological features on the wind power is ***,a sort enhancement algorithm is designed to increase the accuracy and calculation efficiency of the method and reduce the prediction risk of a single ***,a prediction method based on cat boost network is constructed to further realize short-term wind power *** National Renewable Energy Laboratory(NREL)dataset is used for experimental *** results show that the short-term wind power prediction method based on the combination of meteorological features and cat boost not only improve the prediction accuracy of short-term wind power,but also have higher calculation efficiency.

关键词： meteorological features short-term power load forecasting cat boost wind power

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基于GPR、catboost、XGboost三种模型预测江西地区水面蒸发量

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水资源与水工程学报 2020年第6期31卷 116-125,131页

作者：陈志月吴立峰刘小强伍周睿董建华南昌工程学院鄱阳湖流域水工程安全与资源高效利用国家地方联合工程实验室江西南昌330099 河海大学水文水资源学院江苏南京210098 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100 昆明理工大学农业与食品学院云南昆明650500

水面蒸发量是水资源规划与管理、农业灌溉设计和水文模拟等方面的基础数据,它是水量平衡计算中的关键要素。为了提高水面蒸发量的预测精度,选用了3种经验模型和3种学习机模型预测江西地区水面蒸发量,3种学习机模型包括GPR模型、XGboost... 详细信息

水面蒸发量是水资源规划与管理、农业灌溉设计和水文模拟等方面的基础数据,它是水量平衡计算中的关键要素。为了提高水面蒸发量的预测精度,选用了3种经验模型和3种学习机模型预测江西地区水面蒸发量,3种学习机模型包括GPR模型、XGboost模型和cat boost模型。依据江西地区2001-2015年16个气象站的逐日气象资料,如最高(低)气温、全球太阳辐射、地外太阳辐射、相对湿度和风速,构建10种不同的输入参数,通过对4种统计指标(R2、RMSE、MBE、MAE)的大小进行评估来评价模型的模拟精度。结果表明:当气象资料充足时,推荐catboost 10模型为江西地区水面蒸发量的预测模型,该模型在验证期的R2、RMSE、MBE、MAE值分别为0.744、0.842、0.006、0.633 mm/d;在输入组合相同的条件下,3种学习机模型的模拟精度均优于相应的经验模型。通过研究对比提高了江西地区水面蒸发量模型预测的精度。

关键词：水面蒸发量预测模型经验模型 GPR cat boost XGboost 江西地区

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基于catboost算法的员工离职预测的研究——以IBM公司为例

基于Catboost算法的员工离职预测的研究——以IBM公司为例

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作者：丁琦上海师范大学

学位级别：硕士

人才是企业的核心竞争力,人才也是各行各业发展的重要软资源是推进经济发展的重要动力,随着科技的飞速进步人才带给企业的效益是无法估量的。因此可见人才流失对企业的危害不言而喻,它会给公司运营成本甚至组织架构带来严重的威胁。因... 详细信息

人才是企业的核心竞争力,人才也是各行各业发展的重要软资源是推进经济发展的重要动力,随着科技的飞速进步人才带给企业的效益是无法估量的。因此可见人才流失对企业的危害不言而喻,它会给公司运营成本甚至组织架构带来严重的威胁。因此对人力资源进行合理化管理,减少不必要的人才流失就显得尤为重要。据美国管理学会报告提出,员工离职后招聘成本至少相当于该岗位全年工资收入的30%。对于技能紧缺岗位,招聘成本相当于其全年工资的1.5倍,其中不包括空岗带来的企业损失(客户和关键技术流失、运营效率受到影响)、新员工培训成本等。现如今大数据已风靡全球,和互联网技术结合应用在各行各业的方方面面,它的出现让人们通过对数据进行分析获得知识成为可能,大数据让人们在很大程度上实现了从追求因果关系到相关关系探究的思维转变。本文正是借助数据思维和适合的机器学习算法,针对企业员工离职问题进行分析与预测。关注到员工数据可能存在类别型数据较多的情况,本文开创性的将机器学习的cat boost算法应用到员工离职方面,从而对员工离职进行预测模型的构建。本文数据来自开源的IBM HR数据。建立预测模型前,对数据进行了处理,清洗脏数据、数据标准化和描述性统计,对数据存在不平衡的情况采用了SMOTE算法进行过采样处理,以保证数据的有效性。还在建模前用SCAD算法对变量进行筛选,事实证明,经过SCAD算法筛选的变量建立的模型,在经过ROC(AUC)曲线和混淆矩阵的评估后显示其预测效果要优于未经过筛选的效果。最后,根据分析结果为公司提出了一些针对性的建议。

关键词：员工离职 cat boost SMOTE算法变量筛选 SCAD算法 ROC曲线

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