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基于可解释关系模型的SCR入口气温预测

山东电力技术 2024年第5期51卷 63-72页

作者：路宽杨兴森张绪辉孙雯雪王海仰杨子江国网山东省电力公司电力科学研究院山东济南250003 国网山东省电力公司济南市章丘区供电公司山东济南250020 华电青岛发电有限公司山东青岛370200 山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590

新能源在全社会发电中占比不断增高,为了能够辅助电网进行削峰填谷,火电机组需要增加在低负荷范围内的运行时间,这会对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)的脱硝效果产生负面影响。因此,对SCR入口烟气温度(SCR gas temp... 详细信息

新能源在全社会发电中占比不断增高,为了能够辅助电网进行削峰填谷,火电机组需要增加在低负荷范围内的运行时间,这会对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)的脱硝效果产生负面影响。因此,对SCR入口烟气温度(SCR gas temperature,SCRIGT)进行准确预测非常重要。首先,采用极限梯度提升(extreme gradient boosting,xgboost)模型,以电厂的运行参数作为输入,功率与SCRIGT的比值作为输出进行预测,然后计算得到SCRIGT。结果显示,对于两个不同锅炉类型的火电机组,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别为3.07%和2.49%。其次,采用不可知模型的局部可解释(local interpretable model-agnostic explanations,LIME)算法分析xgboost模型的预测结果,显示功率和功率与SCRIGT的比值之间存在线性关系,且R2(R-squared)为0.994,基于此构建了一种可解释关系模型进行SCRIGT预测。最后,比较分析显示,对于试验中的两个机组,可解释关系模型预测结果的MAPE分别改进至0.68%和0.97%。

关键词： xgboost模型 LIME算法 SCR入口烟气温度火电机组

智能遮阳百叶眩光预测模型控制变量有效性分析

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照明工程学报 2024年第1期35卷 89-100页

作者：骆肇阳齐轩宁杨阳哈尔滨工业大学建筑学院黑龙江哈尔滨150000

基于预测模型的智能遮阳百叶调控系统具有降低建筑室内眩光性能的能力,其智能性取决于调控方法。而调控方法的设计取决于对室内采光性能相关影响信息的思考。不同影响信息是调控反馈的依据,也是智能预测模型建构的基础。本研究利用机器... 详细信息

基于预测模型的智能遮阳百叶调控系统具有降低建筑室内眩光性能的能力,其智能性取决于调控方法。而调控方法的设计取决于对室内采光性能相关影响信息的思考。不同影响信息是调控反馈的依据,也是智能预测模型建构的基础。本研究利用机器学习技术,对不同百叶控制变量展开眩光关联性分析,以及不同控制变量在眩光影响上的交互效应。利用xgboost构建预测模型与展开特征选择,同时采用SHAP可解释方法进一步解析变量与眩光关联大小。研究结果表明,室内使用者所在区域与遮阳百叶之间距离、遮阳形变与眩光发生最为紧密,且互动性影响明显,同时太阳高度角也是遮阳百叶重要的响应信息。结论可为智能遮阳百叶调控系统设计和预测模型建构提供参考依据。

关键词：智能遮阳预测模型自然采光优化机器学习特征选择 xgboost模型 SHAP分析

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中国省际农作物生产碳公平及其驱动因素研究

中国环境科学 2024年

作者：汤李琛曾贤刚陈慧李洁陈宓张仲元中国人民大学生态环境学院湖北大学商学院中国人民大学人口与健康学院中国人民大学经济学院

本文在采用生命周期评价法测算2006～2021年全国及31个省份农作物生产碳排放量的基础上，从碳汇角度构建农作物生产碳公平系数，利用xgboost模型识别碳公平的关键驱动因素及其非线性响应关系.研究结果表明:(1)考察期内，全国农作物生产... 详细信息

本文在采用生命周期评价法测算2006～2021年全国及31个省份农作物生产碳排放量的基础上，从碳汇角度构建农作物生产碳公平系数，利用xgboost模型识别碳公平的关键驱动因素及其非线性响应关系.研究结果表明:(1)考察期内，全国农作物生产碳公平整体趋于降低，碳公平系数由1.025下降至0.944.(2)全国农作物生产碳公平的区域差异性显著，整体表现为“粮食主产区>产销平衡区>粮食主销区”.碳公平程度总体呈由西北向东南递减，并存在高值聚集与低值聚集减弱的趋势.(3)除农田灌溉条件、城乡收入差距、科技创新水平因素外，其他驱动因素对碳公平的影响具有复杂的非线性特征.从时间效应来看，农业生产结构是影响碳公平的最重要因素，农田灌溉条件、粮食单产因素的重要性始终排名靠前;从区域效应来看，农业生产结构因素排名靠前，其他驱动因素的重要性存在一定的差异.

关键词：农作物生产碳公平驱动因素 xgboost模型

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基于遥感的北京市森林地上碳储量监测

西北林学院学报 2024年第3期39卷 162-170,265页

作者：贺晨瑞庞丽峰谭炳香黄逸飞孙学霞中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

城市是CO_(2)排放的主要区域,推动城市碳减排与低碳发展对于早日实现“双碳”战略具有重要帮助。城市森林碳储量是反映城市CO_(2)吸收能力和评估生态系统质量的重要指标。以北京市森林为对象,以Landsat8OLI遥感影像、数字高程和森林资... 详细信息

城市是CO_(2)排放的主要区域,推动城市碳减排与低碳发展对于早日实现“双碳”战略具有重要帮助。城市森林碳储量是反映城市CO_(2)吸收能力和评估生态系统质量的重要指标。以北京市森林为对象,以Landsat8OLI遥感影像、数字高程和森林资源二类调查数据为数据源,采用逐步回归分析、递归消除算法和Boruta算法进行特征选择,然后采用多元线性回归模型、BP神经网络、随机森林算法以及极端梯度提升算法模型(xgboost)进行北京市森林AGC模型构建,最后选择效果最好的模型对北京市整体森林AGC进行反演估测。结果表明:1)基于Boruta算法选择特征集进行4种AGC模型构建时,其R 2是最好的,优于SRA与RFE选择方法;2)xgboost算法构建的森林AGC模型的精度最高,其根据Boruta算法选择特征集得到的训练集、测试集R^(2)、RMSE、RRMSE分别为0.95、0.69、3.16、5.18、17.70%、21.49%;3)2014年北京市总体森林AGC为8931820.34 t,与实际值差距较小;在空间分布上均呈西北部高、中部及东南部低的现象;密云区、怀柔区及延庆区森林AGC较多,而朝阳区、丰台区及石景山区较少。总体上说,基于Boruta的特征选择与现代集成的xgboost森林AGC模型有着较好的估测效果。该研究为超大城市森林AGC精准监测提供了技术支撑。

关键词：城市森林碳储量 xgboost模型 Boruta算法北京市

xgboost模型对缺血性脑卒中出院后90d内复发再入院风险的预测效果分析

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中华神经医学杂志 2018年第8期17卷 813-818页

作者：许源马健勇葛艳秋黎敏任元凯易应萍南昌大学第二附属医院医疗大数据研究中心南昌330006 南昌大学第二附属医院心血管内科南昌330006 南昌大学医学部公共卫生学院南昌330006 南昌大学第二附属医院神经内科南昌330006 赫博特医疗信息科技有限公司苏州215000

目的评价xgboost模型对缺血性脑卒中出院后90d内复发再入院风险的预测效果，为缺血性脑卒中复发再入院高危人群的早期筛查及预防提供参考依据。方法回顾性收集南昌大学第二附属医院神经内科自2007年1月至2017年7月收治的6070例初发缺血... 详细信息

目的评价xgboost模型对缺血性脑卒中出院后90d内复发再入院风险的预测效果，为缺血性脑卒中复发再入院高危人群的早期筛查及预防提供参考依据。方法回顾性收集南昌大学第二附属医院神经内科自2007年1月至2017年7月收治的6070例初发缺血性脑卒中患者的临床资料，采用xgboost模型及多因素Logistic回归分析模型筛选出患者出院后90d内复发再入院的影响因素，分析比较两者的受试者工作特征曲线（ROC）及计算敏感度、特异度、约登指数，以评价xgboost模型的预测效果。结果出院后90d内复发再入院的缺血性脑卒中患者共520例，发病率为8．57％。多因素Logistic回归分析显示住院天数（OR=1．016，P=0．000，95％CI：1．008-1．025）、高血压（OR=4．598，P=-0．000，95％CI：3．717-5．687）、肺部感染（OR=1．452，P=-0．025，95％CI：1．048—2．012）、中性粒细胞百分比（OR=1．013，P=-0．006，95％CI：1．004～1．022）、红细胞分布宽度（变异系数）（OR=I．161，P=-0．000，95％CI：1．090～1．237）、碱性磷酸酶（OR=1．003，P=-0．023，95％CI：1．000～1．005）是复发再入院的独立影响因素。xgboost模型显示排名前六位的复发再人院的影响因素分别为高血压（重要度评分32分）、红细胞分布宽度（变异系数）（重要度评分20分）、直接胆红素（重要度评分19分）、住院天数（重要度评分18分）、肺部感染（重要度评分15分）、碱性磷酸酶（重要度评分14分）。ROC曲线分析显示，xgboost模型预测复发再人院的ROC下面积[0．792（95％CI：0．717～0．762）较多因素Logistic回归分析模型[0．739（95％CI：0．764～0．818）]提升了约5个百分点，且模型灵敏度（89．30％）、约登指数（0．444）均明显高于多因素Logistic回归分析模型（77．3％、0．405）。结论xgboost模型对缺血性脑卒中出院后90d内复发再人院的预测效果优于多因素Logistic回归分析模型，可应用于复发再人院的预测和早期诊断，具有一定的临床应用价值。

关键词： xgboost模型多因素Logistic回归分析模型预测模型缺血性脑卒中复发再入院:影响因素

急性百草枯中毒患者xgboost模型的构建及其对个体评估预测的法医学意义

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急性百草枯中毒患者XGBoost模型的构建及其对个体评估预测的法医...

作者：孙颖青岛大学

学位级别：硕士

目的本研究旨在建立一种能预判急性百草枯中毒患者机体状况的极端梯度上升法(e Xtreme Gradient Boosting,xgboost)模型,并将xgboost模型与Cox比例风险回归模型对个体急性百草枯中毒者的预测效果进行比较,从而为急性百草枯中毒幸存者身... 详细信息

目的本研究旨在建立一种能预判急性百草枯中毒患者机体状况的极端梯度上升法(e Xtreme Gradient Boosting,xgboost)模型,并将xgboost模型与Cox比例风险回归模型对个体急性百草枯中毒者的预测效果进行比较,从而为急性百草枯中毒幸存者身体状态的法医学鉴定及罹难者死亡原因的法医学分析提供客观依据,帮助法医预判百草枯中毒案件被鉴定人损伤状态,为案件侦办提供参考。方法选取我院及合作医院2018年1月1日至2020年l2月31日期间收治的急性百草枯患者150例作为研究对象,依据《急性百草枯中毒诊治专家共识(2013)》。使用随机数表法将研究对象随机分为训练组和验证组,其中训练组75例,主要用于训练模型;验证组75例,主要用于验证模型。记录患者的性别,年龄、摄入百草枯剂量、灌流时间、首次呕吐时间和服毒至就诊时间,同时立即采集静脉血和动脉血,检测白细胞(white blood cell,WBC)、动脉血乳酸(Arterial blood lactic acid,Lac)、尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)、血肌酐(Serum creatinine,Scr)、肌酸激酶同工酶(creatine kinase isoenzymes,CK-MB)、血糖(glucose,Glu)、血钾(kaliemia,K+)、血钙(calcium,Ca2+)、谷丙转氨酶(Alanine aminotransferase,ALT)、谷草转氨酶(Aspartate aminotransferase,AST)等血液指标。评估患者临床生理数据对患者死亡的预测能力,使用单因素与多因素Cox回归模型来筛选可能的预测因素。采用受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curve,ROC)分析xgboost模型和Cox回归模型对急性百草枯患者生存的预测效能,以曲线下面积(Area Under Curve,AUC)判定预测能力的大小,并在验证组(75例)中进行内部验证。结果1.本研究急性百草枯中毒患者共150例,其中训练组75例,验证组75例。训练组与验证组的具体数据以及两组之间的比较情况,结果显示两组间临床病理数据的差异均无统计学意义(P>0.05)。训练组与验证组急性百草枯患者的生存曲线差别无统计学意义(P>0.05)。2.训练组急性百草枯患者死亡的Cox回归分析结果显示摄入百草枯剂量、服毒至就诊时间、首次灌流时间、首次呕吐时间、AST、ALT、Scr、BUN、WBC、Lac、CK-MB、Glu、Ca2+和K+是急性百草枯中毒患者死亡的独立预测因素(Pxgboost模型,得到14个预测因素,其预测能力由大到小依次为服毒至就诊时间、首次呕吐时间、首次灌流时间、Lac、WBC、摄入百草枯剂量、Scr、K+、Ca2+、CK-MB、Glu、AST、BUN和ALT。4.与Cox回归模型相比,xgboost模型预测死亡的曲线下面积(area under the curve,AUC)较大,并在验证队列中也得到了证实。结论1.本研究成功建立和验证了能够预测急性百草枯患者死亡的xgboost模型。xgboost模型可用于急性百草枯中毒患者死亡的预测分析,其预测能力无论是在训练集还是在验证集中,均优于Cox回归模型。2.xgboost模型可用于评估危险因素与结果之间的关联强度,其所包含的临床指标是常规的、廉价的,易获得的,其独特的优势之一在于可以得到每个因素的重要性得分,可辅助临床医生为患者制订个性化的治疗方案,并预测患者的预后情况。3.本研究也有助于临床法医学中死亡原因的分析和幸存者机体状态的评估。

关键词：百草枯中毒 xgboost模型法医学

基于xgboost模型的多因子量化选股研究

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基于XGBoost模型的多因子量化选股研究

作者：邓雅芳湖南大学

学位级别：硕士

如何从数千只股票中挑选出有上涨空间的投资组合已成为投资机构和个人投资者最为关心的问题。现代金融投资理论的日益成熟和人工智能技术的出现,使这种梦想成为可能。机器学习因其强大的非线性拟合和泛化能力被广泛用于多因子量化选股。... 详细信息

如何从数千只股票中挑选出有上涨空间的投资组合已成为投资机构和个人投资者最为关心的问题。现代金融投资理论的日益成熟和人工智能技术的出现,使这种梦想成为可能。机器学习因其强大的非线性拟合和泛化能力被广泛用于多因子量化选股。xgboost作为机器学习Boosting集成算法中表现较好的算法,具有运行速度快、精确度高、多线程并行处理等优点。基于xgboost算法构建的多因子选股模型是否具有较好的收益是一个很值得探讨的问题。本文基于xgboost算法构建xgboost、GS-xgboost、GA-xgboost、RFxgboost、RF-GS-xgboost、RF-GA-xgboost共六个选股模型,使用2011年1月1日至2022年5月30日中国A股市场所有上市公司样本数据,从资产定价与模型回测两个方面系统性研究与分析它们的选股能力。在模型的资产定价部分,首先,分别对GS-xgboost与GA-xgboost模型进行超参数寻优,并对xgboost、GS-xgboost、GA-xgboost模型因子重要性进行分析与归纳;其次,通过RF算法筛选出部分重要因子,再次,基于重要因子数据对GS-xgboost与GA-xgboost模型进行超参数寻优;最后从模型运行时间与预测误差MSE两个指标,分析各模型资产定价的预测结果。在模型回测部分,首先,对比分析各模型投资组合累计收益率、多空组合与多头组合累计收益率;其次,对多空组合与多头组合的风险收益情况进行对比分析。主要研究结论:1.基于xgboost算法构建的六个模型在资产定价时均具备不错的预测能力,且各模型回测部分构建的投资组合均能取得较好的绩效;2.在因子筛选前后,经过GS或GA调参的xgboost模型均呈现资产定价与模型回测效果比默认参数xgboost模型更好的现象;3.经过RF因子特征筛选后,xgboost、GS-xgboost、GA-xgboost模型的表现均有所提升。4.在六大类因子中,交易摩擦类因子表现明显较好、财务流动类因子表现明显较差。

关键词：多因子量化选股 xgboost模型超参数寻优因子特征筛选

脑梗死后继发癫痫的危险因素分析及预测模型建立

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河南医学研究 2024年第11期33卷 1990-1994页

作者：郑婷婷谢娜袁萍李玉生郑州大学第一附属医院神经内科河南郑州450000

目的分析84例脑梗死后继发癫痫的危险因素,并建立xgboost模型,分析该模型对继发癫痫的预测价值。方法选取2019年6月至2022年8月郑州大学第一附属医院收治的84例脑梗死后继发癫痫患者纳入研究组,同时选取同期84例脑梗死后未继发癫痫患... 详细信息

目的分析84例脑梗死后继发癫痫的危险因素,并建立xgboost模型,分析该模型对继发癫痫的预测价值。方法选取2019年6月至2022年8月郑州大学第一附属医院收治的84例脑梗死后继发癫痫患者纳入研究组,同时选取同期84例脑梗死后未继发癫痫患者纳入对照组。统计研究组癫痫发作情况。通过单因素、多因素logistic回归分析脑梗死后继发癫痫的影响因素。建立xgboost模型,并采用受试者工作特征曲线、校准曲线分别评价该模型对继发癫痫的预测效果。结果研究组中早发性癫痫51例、迟发性癫痫33例,单次发作56例、反复发作28例;较大梗死面积、颈动脉循环系统、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分增加、机械取栓、出血转化及血清同型半胱氨酸(Hcy)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、血清可溶性白细胞介素-2受体(sIL-2R)、脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)水平升高是继发癫痫的危险因素(Pxgboost模型依据不同危险因素进行重要度评分排序,依次分别为梗死面积、Lp-PLA2水平、NIHSS评分、sIL-2R水平、出血转化、NSE水平、机械取栓、Hcy水平、受累动脉系统;xgboost模型预测脑梗死后继发癫痫的曲线下面积为0.826,且Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(χ^(2)=7.015,P=0.541)。结论梗死面积增大、颈动脉循环系统、NIHSS评分增加、机械取栓、出血转化及血清Hcy、NSE、sIL-2R、Lp-PLA2水平升高是脑梗死后继发癫痫的危险因素,建立xgboost模型有助于筛选高危人群,该模型对继发癫痫具有一定预测价值,有助于指导临床防治脑梗死后继发癫痫。

关键词：脑梗死继发性癫痫影响因素 xgboost模型预测价值

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不同规格卷烟配方叶丝柔软性与物理质量的关联性研究

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中国烟草学报 2024年

作者：李晓张浩博郭朋玮李宜馨芦柯方世航纪晓楠郑州轻工业大学食品与生物工程学院河南中烟工业有限责任公司技术中心

【目的】探究不同规格卷烟配方叶丝柔软性与物理质量的关系。【方法】对常规、中支、细支卷烟配方叶丝柔软性与物理质量进行方差分析、相关性分析、灰色关联度分析，建立不同规格卷烟配方叶丝柔软性xgboost预测模型。【结果】（1）同等... 详细信息

【目的】探究不同规格卷烟配方叶丝柔软性与物理质量的关系。【方法】对常规、中支、细支卷烟配方叶丝柔软性与物理质量进行方差分析、相关性分析、灰色关联度分析，建立不同规格卷烟配方叶丝柔软性xgboost预测模型。【结果】（1）同等规格卷烟，随着价位的提升，叶丝柔软性值越小，叶丝柔软程度越好；同等价位，不同规格卷烟配方叶丝柔软程度排序为：细支卷烟>中支卷烟>常规卷烟；不同规格卷烟配方叶丝柔软性差异显著。（2）不同规格卷烟配方叶丝柔软性值均与长丝率、中丝率、整丝率、弹性呈极显著负相关关系，与填充值、含水率、碎丝率呈极显著正相关关系。（3）不同规格卷烟配方叶丝物理质量与其柔软性的灰色关联度大小依次为：第一类（中丝率、含水率）>第二类（填充值和碎丝率）>第三类（长丝率、整丝率、弹性）。（4）针对常规、中支、细支卷烟配方叶丝分别建立的xgboost模型预测精度达到96.2%、92.4%、95.4%，xgboost预测模型结果稳定可靠。【结论】可实现对叶丝柔软性的动态调控，改善叶丝质量，同时可为提高烟丝适用性提供技术支撑。

关键词：不同规格卷烟配方叶丝柔软性物理质量 xgboost模型