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为从根本上提升自动化包装生产线运行水平，有效控制自动化包装生产线电机无传感器驱动环节的故障诊断效果，确保电机在复杂情况下也可......
针对光伏阵列故障频发，且无法及时有效在线对故障类型进行识别的问题，提出了一种基于极度梯度提升（XGBoost）算法对光伏阵列进行故障诊......
量化投资在投资过程中以计算机和数学模型为媒介,具有高效、易评价、低波动的优点,而机器学习因为处理高维数据效率较高渐渐被应用......
为提升5G网络分流能力，文章利用机器学习算法精准识别目标场景客户及高价值小区。一是利用XGBoost算法预测潜在5G终端客户，助力5G终......
针对特种车车内噪声声品质提升问题，利用极限梯度提升（XGBoost）算法建立声品质预测模型，模型预测值与实际主观评价值的平均相对误差为2......
由于传统方法对流量特征的提取效果不佳，导致流量特征识别效率低，研究基于XGBoost算法的HTTPS流量识别方法。通过采集流量数据样本，对......
利用机器学习算法分析和预测学生成绩是大数据技术应用之一．将启发式算法与梯度提升算法相结合，提出组合优化算法预测模型．首先，通过采......
金融波动率作为金融衍生品的重要属性,可以有效应用于金融衍生品的定价、金融资产的配置和风险管理等方面,因此有关波动率的分析一......
针对智能电能表在运行过程中出现烧损的现象，在对各类因素进行关联分析后，提出了一种基于XGBoost算法的智能电能表烧损预测方法，以某......
近年来机器学习被成功应用于诸多领域,但在预测剩余油分布方面的应用极少,结合目前机器学习的发展思路,发挥其在数据处理上的优势,......
在“缺芯潮”的冲击下,汽车制造业受到了严重影响,新车的交付周期被迫延长,减少配置、加价提车也不少见。而疫情对经济的影响也使......
为进一步提高信贷评估算法的准确性，解决无信贷记录企业的信贷风险预测问题，结合BP神经网络与PSO-SVM模型来解决中小微企业信贷风险......
随着金融机构信用卡业务的快速发展，信用卡欺诈行为成为金融机构面临的严峻问题。针对金融机构信用卡数据分布不均衡问题，本文采用过......
房地产市场是中国的一大支柱型行业,房价的飞速上涨已变成了一个令全国人民关注的现象,如果能够有效的进行房价的预测对个人或房地......
超短期光伏功率预测对电网的调度与运行具有重要意义。针对传统单一预测模型难以有效分析历史数据波动规律导致预测精度不高的问题......
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随着政府企事业单位网络安全机制的建立健全，单纯从外部进入目标系统的攻击门槛越来越高，导致内部威胁逐渐增多。内部威胁区别于外部......
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以H市供水管网为例,从GIS系统数据库中选取完整性较高的管材、管径、管长、管龄与管位等参数,运用XGBoost算法对管网进行健康评估,......
随着第五代通信技术（5G）的商用以及“携号转网”政策在全国的全面实施,移动通信运营商间的竞争日益激烈,使得各大运营商纷纷对运营策......
财务风险大小直接影响投资者以及债权人的利益，识别公司财务风险状况有利于及时掌握企业运营情况，有利于整个资本市场健康有序发展。......
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为了度量列车晚点造成的影响，将传统随机森林（RF）与极端梯度提升树（XGBoost）相结合，采用改进的RF-XGBoost算法对高铁列车运行晚点进行预......
文中提出了一种运行中智能电能表质量分析及预测方法研究的方法.该方法以电能表关键环节相关数据为基础,选取电能表在研发设计、物......
随着软件项目数量的日益增加,软件质量已经变得越来越重要。软件工程领域的许多研究人员和工程师都在关注软件缺陷管理任务,只有极......
近年来,电信运营商推出大量的电信套餐用以满足用户的差异化需求,套餐设计越来越多样化,套餐种类也不断丰富和完善。然而,在市场上......
住院时长是医院合理分配病房床位的重要依据,是医院运转速度、医疗水平以及工作质量的重要体现。长期以来,患者住院周期长和病房床......
基于物理模型及列车性能参数的地铁列车运行状态仿真方法存在着列车适配性差、参数调整成本高等问题.为了给ATC(列车自动控制)系统......
影响大型公共建筑用电量预测的因素众多,为了准确预测其影响因素,本文提出一种基于XGBoost的预测模型.该预测模型运用卡方检测建筑......
采集石油勘探应用软件模块运行时的资源消耗信息,包括不同模块对服务器资源占用情况的数据.根据需求采集相关数据,包括CPU、内存、......
为减少因防控不及时导致心力衰竭患者死亡的风险,文中建立一种基于XGBoost的心力衰竭患者死亡风险评价模型,以预测心力衰竭患者未......
自上世纪六十年代以来,公共自行车一经问世就成为用户解决短距离出行和绿色出行的首选方案,同时也成为缓解交通压力和创新公共交通......
旨在通过机器学习XGBoost算法发现分布式数据库海量运维性能数据潜在的规律,实现对分布式数据库关键性能指标的预测,提升分布式数......
缅甸政治与军事冲突所带来的潜在风险,极有可能对我国多方面造成深远而巨大的影响.缅甸危机蕴藏着政治、经济、文化、军事以及人口......
用户属性是刻画用户的基础.常见用户属性指标包括:用户的性别、年龄、入网时间、在网状态、省份城市、活跃地等等.然而由于各种山......
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为解决多元线性回归反演地应力场可能存在的非线性拟合不足问题,引入极端梯度提升(XGBoost)算法构建数学模型,对多元线性回归的反......
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为提高库存资产管理水平,以某省级电网公司各县级库房为例,分析库房管理风险和资产管理风险.本文首先利用电能表资产档案数据,梳理......
