基于梯度提升回归树的气井油管积液高度预测

气井油管积液高度预测是气藏开发的重要环节,更是排水采气不可或缺的一部分。气井开采后期,气井底部会出现积液聚集现象,积液过多会造成气井停产,为了避免停产问题,必须对气井油管积液高度进行预测,但传统石油工程模型预测气井油管积液高度,存在着具体计算需要大量经验参数等问题。提出一个基于梯度提升回归树模型预测气井油管积液高度的方法,以气井的套压、油压、油管下深、油层中深、日产气、日产水、井口温度7种生产数据为特征,采用集成学习方法,结合多个决策树的预测结果,以迭代逐步改进的方式来提高模型的整体性能,从而精确预测气井油管积液高度。通过与32口井仪器探测实测值、回归决策树和随机森林对比分析,梯度提升回归树模型预测值与实测值相符,预测效果也最好,平均相对误差仅3.87%,调整后的相关系数R2为0.85。梯度提升回归树模型与现有的油管内积液量和环空积液量预测模型相比较,平均相对误差降低了1.9%。

基于梯度提升回归树算法的煤炭发热量计算

煤炭发热量是衡量煤质的关键指标,反映了煤炭充分燃烧时释放的能量。煤炭发热量可通过实验测定和计算途径获取,其中实验方法虽精确却复杂昂贵耗时。在实际应用中,通过多元线性回归估算得出发热量数据,但是这种方法计算的结果准确率较低。鉴于此,提出了一种基于梯度提升回归树(GBRT)的煤炭发热量计算方法,该方法是一种机器学习回归分析方法,能够有效克服多元线性回归模型在处理非线性数据时的局限性。在国际公认的COALQUAL煤质数据库上对提出的模型进行了验证和对比,结果显示:GBRT模型的预测误差(MAE、MSE、RMSE)均小于多元线性回归模型;拟合优度(R2=0.989)大于多元线性回归模型(R2=0.970)。说明GBRT是一种高效、准确的煤炭发热量预测模型,对于煤质评价具有一定的实际意义。

基于梯度提升回归树的有机污染物生物-沉积物积累因子预测模型

生物-沉积物积累因子(BSAF)是评价底栖无脊椎生物对有机污染物生物积累能力的重要参数,是由化合物、底栖环境与无脊椎生物之间的三相作用决定的。现有模型通常采用线性算法研究化合物BSAF与化合物理化性质的关系,忽略了由于环境-生物-化合物相互作用引发的非线性影响,导致线性模型拟合和预测能力有限。本研究基于理化性质(PCP)和分子指纹(ECFP)描述化合物特征,结合环境样点和生物特征,采用梯度提升回归树(GBRT)的非线性算法,分别构建了底栖生物体内积累因子的GBRT-PCP和GBRT-ECFP预测模型,并与利用岭回归算法构建的线性模型进行比较。结果表明,GBRT模型训练集决定系数(R 2)均为0.97,验证集R 2为0.82~0.83,表明GBRT模型的拟合优度和预测能力显著优于岭回归模型(训练集和验证集R 2分别为0.38~0.56和0.38~0.52)。沉积物有机碳含量对生物-沉积物积累因子的影响呈波动下降趋势,脂质含量呈先波动上升而后下降趋势。GBRT-PCP模型结果表明,化合物疏水性(log K_(OW))对生物积累影响呈先平稳后上升而后下降趋势,吸附性(log K_(OC))对生物积累呈波动下降趋势。总体上,具有中等log K_(OW)(6.8~8.2)和中等log K_(OC)(4.4~5.2)的化合物易于积累在生物组织。GBRT-ECFP模型阐明了稠环、芳香环、醚键、C—Br键、联苯键等结构是影响生物积累的关键子结构,该模型基于分子指纹结构可实现对化学品生物积累的高通量预测。本研究建立的模型为化学品生态风险评价和管理决策制定提供理论依据和方法参考。

家庭财富积累是否存在邻里效应?——基于分位数回归梯度提升树模型的分析

以2018年中国家庭追踪调查数据(CFPS)为研究对象,采用分位数回归梯度提升树模型研究邻里效应对家庭财富积累的非线性影响。研究结果表明:(1)邻里效应能够更好地估计家庭财富积累;(2)邻里效应对家庭财富积累的影响最强;(3)邻里效应对家庭财富积累的影响呈现非线性特征。不仅利用分位数回归梯度提升树方法从邻里效应这一全新视角对中国家庭财富积累情况进行研究,也为制订化解财富不平等的政策提供了有益启发。

我国商业银行系统性风险度量研究——基于分位数回归梯度提升树模型的分析

金融风险在不同金融机构间传递时可能存在显著的非线性关系,采用线性分位数回归模型测度系统性金融风险不能正确捕捉这种非线性风险传染关系。因此,以2009—2021年14家中国商业银行为研究对象,采用前沿的分位数回归梯度提升树模型这一非线性回归方法测度商业银行的系统性风险,并与传统的线性分位数回归模型进行比较。结果表明:基于分位数回归梯度提升树模型测度的系统性风险结果优于线性分位数回归模型,说明我国商业银行的系统性风险在银行机构间的风险溢出具有复杂的非线性关系。

基于梯度提升回归树模型的烟草产量预测方法

烟草作为我国重要经济作物之一,其利税为国家和地方财政收入作出了积极贡献。基于我国近年来烟草产量的历史数据,建立梯度提升回归树模型,对烟草产量进行了预测。首先,根据梯度提升思想建立梯度提升回归树模型;然后,根据烟草产量与年份、月份及上年同期产量间的关联,设置独立因子;最后,借助2017~2021年全国烟草产量的真实数据,对2022年同期产量进行预测分析,并与2022年全国烟草产量的真实数值比较,以验证梯度回归树模型预测的有效性。

基于梯度提升回归树的城市道路行程时间预测

为了提高行程时间的预测精度,在考虑时间序列相关性的同时,分析相邻路段的空间相关性对于行程时间的影响,并提出基于梯度提升回归树模型的城市道路行程时间预测方法.对车牌识别设备获取的实际数据进行预处理,并提出相应的补全算法以解决数据缺失问题,建立完整的历史数据集.通过分析各影响因素与行程时间的相关性,构建特征向量.为了能更好地理解模型,通过梯度提升回归树模型输出各变量对于预测结果的重要度.利用实际数据对模型进行评估,预测行程时间的平均绝对误差百分比,约为10.0%.与SVM、ARIMA等方法相比,所提方法具有较高的精度.

基于梯度提升回归树的短时交通流预测模型

短时交通流预测是交通流建模的一个重要组成部分,在城市道路交通的管理和控制中起着重要的作用。然而,常见的时间序列模型(如ARIMA)、随机森林(RF)模型在交通流预测方面由于被构建模型产生的残差和输入变量所影响,其预测精度受到限制。针对该问题,提出了一种基于梯度提升回归树的短时交通预测模型来预测交通速度。首先,模型引入Huber损失函数作为模型残差的处理方法;其次,在输入变量中考虑预测断面受到毗邻空间因素和时间因素相关性的影响。模型在训练过程中通过不断调整弱学习器的权重来纠正模型的残差,从而提高模型预测的精度。利用某城市快速路的交通速度数据进行实验,并使用MSE和MAPE等指标将本文模型与ARIMA模型和随机森林模型进行对比,结果表明,文中所提模型的预测精度最好,从而验证了模型在短时交通流预测方面的有效性。

一种基于梯度提升回归树的系外行星宜居性预测方法

系外行星的宜居性是近年来探索宇宙的一个热点研究课题,机器学习为系外行星宜居性分类提供了一种可行的手段。然而,现有的宜居性分类效果面临严重不足与局限。为此,给出一种基于梯度提升回归树的系外行星宜居性分类预测方法。首先,使用梯度提升回归树算法对系外潜在宜居行星与非宜居行星的相关物理学与天文学数据集进行训练;然后,利用训练好的模型对相关测试集进行预测。仿真实验结果表明,新方法在测试集上的预测准确率高达100%。

基于梯度提升回归树算法的地面臭氧浓度估算

将机器学习中的梯度提升回归树(GBRT)算法应用到中国地区地面O3浓度制图中,利用地面O3浓度观测数据,结合WRF气象数据、MODIS植被归一化指数以及高程人口数据建立训练预测数据集.通过反向变量选择法选取模型最佳特征变量对其进行训练,十折交叉验证结果:决定系数R^2=0.89、均方根误差RMSE=4.75 μg/m^3.同时对全国O3人口暴露水平进行评估.结果表明:在暴露强度上,我国人口加权O3浓度值排在前5的省依次是山东、河南、江苏、河北、上海,均值浓度为94.48 μg/m^3.在暴露持续时间上,非达标天数最多的5个省依次是河南、山东、河北、宁夏、北京,一年内有42%的天数处于非达标的状态.

梯度渐进回归树在建筑能耗短期预测中的应用

建筑能耗短期预测可以为供能系统调度、节能量评估提供依据,因此如何精确地预测建筑能耗一直是建筑节能领域的研究热点之一。针对建筑能耗短期预测问题,提出了一种基于梯度渐进回归树(GBRT)的建筑能耗预测方法。算法流程包括对数据进行预处理,通过交叉验证优化模型参数,训练GBRT模型用于建筑能耗短期预测。通过上海市某大型公共建筑实测数据进行验证,结果表明,与基于人工神经网络和支持向量机的预测算法相比,基于GBRT的建筑能耗预测算法预测精度更高,同时参数在很宽泛的范围均可以接近最优结果,算法具有较强的实用性。

梯度渐进回归树算法在电子商务品牌推荐中的应用

针对电子商务推荐系统中,互联网"信息过载"所造成的难以准确定位用户兴趣并提供准确品牌推荐的问题,通过深入挖掘电子商务网中的用户行为日志,抽取出能辨别出用户对商品品牌购买行为的多个特征,然后将这些特征融入到梯度渐进回归树算法中,建立用户兴趣偏好模型来提高推荐精度.实验结果表明,在数据稀疏的情况下,该算法仍能较好的识别出用户对品牌的偏好,并在推荐准确度方面较其他传统推荐和分类算法有明显的提高.

基于回归近邻成分分析和GBRT的室内定位方法

WiFi指纹定位方法性能易受到室内无线信号波动的影响使得离线指纹存在冗余噪声而导致定位精度不足。对此,本文提出一种改进近邻成分分析(NCA)结合渐近梯度回归树(GBRT)室内定位方法。首先,构造连续可微的目标函数将离散优化问题转化为连续优化问题,并对离线指纹数据库进行特征提取去除冗余得到离线指纹的主要特征;然后,利用提取特征后的位置指纹数据和特征对应的坐标迭代构造多个CART TREE,利用每个CART TREE损失函数的负梯度值构造集成多个CART TREE得到GBRT定位模型;最后,利用待定位点位置指纹信号特征结合GBRT定位模型预测待定位点位置。实验结果表明:所提出算法相较于其他同类算法误差分别减少14.7%,22.4%,37.1%,能够有效提高定位精度。

基于梯度增强回归树算法的磨浆过程打浆度软测量模型

基于梯度增强回归树(GBRT)的方法建立打浆度预测模型。采集实际工业环境中磨浆过程变量(如流量,纸浆浓度和磨浆机功率)和原料性质,包括原料纤维形态和浆料性质作为模型输入,所有输入变量数据来源于造纸厂。在实时数据上检验模型精度,均方误差为RMSE^k=0.9948。对比支持向量机(SVM)打浆度模型,GBRT打浆度模型时间复杂度更低。

梯度提升回归树在千岛湖水体CDOM反演中的应用

针对清洁水体低浓度CDOM内陆水域的水质遥感反演精度不高的问题,基于梯度提升回归树和GF-5卫星数据构建了千岛湖水质CDOM反演模型。利用该模型估算了千岛湖水体CDOM的时空分布,计算CDOM浓度与相关气象数据之间的相关性,分析可能影响CDOM时空格局和动态变化的环境因子。将所构建的梯度提升回归树模型与其他机器学习模型进行了比较,分析结果表明,所构建的梯度提升回归树模型反演CDOM精度相对较高。反演的千岛湖整体CDOM浓度较低(0.005~1.472 m^(-1)),其季节性差异较为显著,秋季>夏季>春季>冬季。各个季节高CDOM浓度分布在位于湖的边缘区,主要是入水口以及湖周围与人类活动密切相关的地方,降雨量会增加千岛湖水体CDOM浓度,气压和风速对水质中CDOM的变化没有显著影响。

基于梯度提升回归树算法的生活用纸皱纹等级软测量模型

皱纹等级是衡量生活用纸质量的重要指标之一。然而,工业生产过程中缺少皱纹等级的实时在线测量方法。为了解决上述问题,本研究通过实验对影响生活用纸皱纹质量的因素进行了分析。利用梯度提升回归树算法,对影响皱纹等级的表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率3个主要指标进行了建模,并通过预测这3个指标实现对皱纹等级的在线实时软测量。通过对比工业实测数据,发现该模型对表面粗糙度、皱纹深度、皱纹频率预测精度较高,测试数据的平均相对误差均小于5%。该模型解决了生活用纸皱纹等级在线软测量的问题,对生活用纸生产过程的质量控制提供了新的方法和依据。

基于梯度提升回归树的武广高铁区间晚点恢复策略研究

晚点列车区间恢复策略的智能推荐是高速铁路调度指挥自动化的关键技术,对于提高调度员决策效率,提升高速铁路运营控制水平具有十分重要的意义。基于武广高速铁路列车运行实绩数据,运用梯度提升回归树算法(GBRT),以晚点列车进入区间时间、晚点时长、图定运行时间、最短运行时间、历史平均运行时间、前车到达间隔约束和图定到站时间约束为自变量,构建区间晚点恢复策略的预测模型。使用测试集数据对模型进行验证评估,结果表明:模型在测试集上的预测平均绝对误差接近0.5 min,在允许误差不超过2 min的情况下,其预测精度达到95%以上;模型对比评价表明,GBRT模型的预测精度优于随机森林和多元线性回归等常用模型。

基于梯度提升回归树的处理器性能数据挖掘研究

现代处理器一般只内置了4~8个性能计数器,但可以监测多达上千个时钟周期级别的性能事件。这些事件可以轻易地产生大量数据,称为处理器性能大数据。然而,如何从这些性能大数据中提取有价值的信息面临着许多挑战。该文提出一种处理器性能数据分析方法,通过迭代使用梯度提升回归树算法构建性能模型,为云计算负载的性能事件进行重要性排序,从而指导云计算平台的性能调优。

基于梯度提升回归树的冷水机组能耗预测方法

冷水机组作为空调系统最主要的能耗设备,建立冷水机组能耗预测模型对于节能运行优化具有重要意义。本文针对冷水机组运行参数繁多,能耗预测模型超参数难以调优等特点,提出了基于梯度提升回归树的冷水机组能耗预测方法,并利用冷水机组实测数据对模型进行了训练与验证,同时对比了支持向量回归和决策树模型。结果表明:基于梯度提升回归树的能耗预测模型能够更准确的预测冷水机组能耗。对比其他两种模型,MAE和RMSE分别平均降低了24.5%和45.5%,相关系数达到0.999 7,并且模型对超参数不敏感,能够在较宽泛的范围内比较好地拟合数据,具有较高的实用价值。

基于梯度提升回归树的症状自评量表(SCL-90)简化

基于梯度提升回归树算法探讨适用于体检人群心理健康测评场景的动态SCL-90简化方案,利用梯度提升回归树(Gradient Boosting Regression Tree,GBRT)算法训练2982条体检中心的测评数据,建立题组模型并进行题组间与组内简化,将简化结果与真实测评结果进行对比验证。题组预测的允许误差值设为0.5时,可删减10个题组中的7个题组,预测准确率介于75.9%~81.3%,组内题目验证的敏感度和特异度均达到80%时,每个题组内可以从6~13个题目减少为3~7个。研究结果表明,使用梯度提升回归树算法能在保证准确率的情况下删减部分题目,得到的动态简化量表由于题量动态缩减,减少了测评时间,更适用于体检场景。