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基于CatBoost算法的蓝莓生态适宜性评估模型
1
作者
昌文峰
王霄
+1 位作者
杨靖
覃涛
《计算机与数字工程》
2023年第1期206-212,共7页
为更好地评估蓝莓生态适宜性,合理选择蓝莓种植区域,提出一种基于CatBoost算法的蓝莓生态适宜性评估模型。以贵州黔东南州麻江县为例,利用地形数据、气象数据和土壤数据等10个特征因子,利用CatBoost算法构建蓝莓生态适宜性评估模型,并...
为更好地评估蓝莓生态适宜性,合理选择蓝莓种植区域,提出一种基于CatBoost算法的蓝莓生态适宜性评估模型。以贵州黔东南州麻江县为例,利用地形数据、气象数据和土壤数据等10个特征因子,利用CatBoost算法构建蓝莓生态适宜性评估模型,并基于地理信息系统开展全县的蓝莓生态适宜性区划。实验结果表明:CatBoost(CB)模型具有最佳的表现性能,AUC得分为0.897,比逻辑回归(Logistic Regression,LR)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)模型分别高4.9%、3.8%、2.5%,并且在精确率、召回率和F1-score方面都有着优异表现,该模型适宜性分类结果与麻江县实际蓝莓种植情况吻合度最高,对蓝莓种植区域选取具有重要参考价值。
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关键词
蓝莓
生态适宜性
机器学习
CatBoost
区划
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职称材料
基于CatBoost算法的滑坡敏感性模型——以毕节市大方县为例
被引量:
1
2
作者
邵健
王霄
+2 位作者
昌文峰
陈曦
张译
《计算机与数字工程》
2022年第6期1365-1370,共6页
对山地地区建立滑坡敏感性模型,从而有效地避免地质灾害带来的风险,对促进地区经济发展和保证人民财产安全具有重要意义。以贵州省毕节市大方县为例,利用Borderline-SMOTE算法解决滑坡数据普遍存在的数据不平衡问题,进而运用CatBoost算...
对山地地区建立滑坡敏感性模型,从而有效地避免地质灾害带来的风险,对促进地区经济发展和保证人民财产安全具有重要意义。以贵州省毕节市大方县为例,利用Borderline-SMOTE算法解决滑坡数据普遍存在的数据不平衡问题,进而运用CatBoost算法构建山体滑坡模型,最终选取查准率、召回率、F1-score和AUC作为模型评估指标进行对比。实验表明,利用经Borderline-SMOTE算法处理后的滑坡数据集构建的CatBoost模型相比较于传统机器学习模型的预测效果更好,尤其在AUC指标上效果提升显著,同时进一步说明了基于CatBoost算法的滑坡敏感性模型有着良好的分类效果。
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关键词
滑坡灾害
Borderline-SMOTE
非平衡数据集
CatBoost
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职称材料
题名
基于CatBoost算法的蓝莓生态适宜性评估模型
1
作者
昌文峰
王霄
杨靖
覃涛
机构
贵州大学电气工程学院
出处
《计算机与数字工程》
2023年第1期206-212,共7页
基金
国家自然科学基金项目(编号:61861007,61640014)
贵州省教育厅创新群体项目(编号:黔教合KY字[2021]012)
+1 种基金
贵州省科技计划项目(编号:黔科合基础-ZK[2021]一般303)
贵州省科技支撑计划(编号:黔科合支撑[2022]一般017,[2019]2152)资助
文摘
为更好地评估蓝莓生态适宜性,合理选择蓝莓种植区域,提出一种基于CatBoost算法的蓝莓生态适宜性评估模型。以贵州黔东南州麻江县为例,利用地形数据、气象数据和土壤数据等10个特征因子,利用CatBoost算法构建蓝莓生态适宜性评估模型,并基于地理信息系统开展全县的蓝莓生态适宜性区划。实验结果表明:CatBoost(CB)模型具有最佳的表现性能,AUC得分为0.897,比逻辑回归(Logistic Regression,LR)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)模型分别高4.9%、3.8%、2.5%,并且在精确率、召回率和F1-score方面都有着优异表现,该模型适宜性分类结果与麻江县实际蓝莓种植情况吻合度最高,对蓝莓种植区域选取具有重要参考价值。
关键词
蓝莓
生态适宜性
机器学习
CatBoost
区划
Keywords
blueberry
ecological suitability
machine learning
CatBoost
districts
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于CatBoost算法的滑坡敏感性模型——以毕节市大方县为例
被引量:
1
2
作者
邵健
王霄
昌文峰
陈曦
张译
机构
贵州大学电气工程学院
贵州省互联网+协同智能制造重点实验室
出处
《计算机与数字工程》
2022年第6期1365-1370,共6页
基金
国家自然科学基金项目(编号:61861007,61640014)
贵州省科学技术基金项目(编号:黔科合基础-ZK[2021])
+4 种基金
贵州省科技计划项目(编号:黔科合基础-ZK[2021]一般303)
贵州省工业攻关项目(编号:黔科合支撑[2019]2152)
黔科合人才团队(编号:[2015]4014)
物联网理论与应用案例库(编号:KCALK201708)
自动化专业卓越工程师计划(编号:ZYS2015004)资助。
文摘
对山地地区建立滑坡敏感性模型,从而有效地避免地质灾害带来的风险,对促进地区经济发展和保证人民财产安全具有重要意义。以贵州省毕节市大方县为例,利用Borderline-SMOTE算法解决滑坡数据普遍存在的数据不平衡问题,进而运用CatBoost算法构建山体滑坡模型,最终选取查准率、召回率、F1-score和AUC作为模型评估指标进行对比。实验表明,利用经Borderline-SMOTE算法处理后的滑坡数据集构建的CatBoost模型相比较于传统机器学习模型的预测效果更好,尤其在AUC指标上效果提升显著,同时进一步说明了基于CatBoost算法的滑坡敏感性模型有着良好的分类效果。
关键词
滑坡灾害
Borderline-SMOTE
非平衡数据集
CatBoost
Keywords
landslide
Borderline-SMOTE
unbalanced data set
CatBoost
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CatBoost算法的蓝莓生态适宜性评估模型
昌文峰
王霄
杨靖
覃涛
《计算机与数字工程》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于CatBoost算法的滑坡敏感性模型——以毕节市大方县为例
邵健
王霄
昌文峰
陈曦
张译
《计算机与数字工程》
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
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