| 基于SHAP和多策略优化TSO-XGBoost模型的水路货运量预测 | |
| 温泉1; 余玉欢2; 庄尚德2; 牟军敏3 | |
| 2024-08-31 | |
| 发表期刊 | 水利水运工程学报
 |
| ISSN | 1009-640X |
| 摘要 | 水路货运量需求受诸多因素影响，长江干线中游“645”工程实施后，航道通航条件得到了明显改善，为了更好分析工程实施后货运量变化趋势，提出一种新的水路货运量预测模型。首先，采用二次插值法和KNN反距离权重插值法解决高维面板数据中时间粒度不统一与缺失问题，利用层次聚类和SHAP值的可解释性综合筛选关键影响因素特征序列，降低预测模型输入数据的维度和规模，引入Halton低差异序列和准反射学习策略(QRBL)大幅提升金枪鱼群优化算法(TSO)的寻优效能，增强TSO算法对极限梯度提升(XGBoost)模型中决策树数量、决策树的深度、学习速率等决定模型拟合能力的超参组合寻优效果。结果表明，新模型预测精度显著优于对比模型，可更好地适用于多特征影响因素下的水路货运量预测研究。 |
| 关键词 | 金枪鱼群优化算法(TSO) 极限梯度提升(XGBoost) 水路货运量 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 国家重点研发计划项目(2018YFB1600405);国家自然科学基金资助项目(52271367) |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/171964 |
| 专题 | 国家开放大学武汉分部 |
| 作者单位 | 1.武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)商学院; 2.长江航道局; 3.武汉理工大学航运学院 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学武汉分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学武汉分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 温泉,余玉欢,庄尚德,等. 基于SHAP和多策略优化TSO-XGBoost模型的水路货运量预测[J]. 水利水运工程学报,2024. |
| APA | 温泉,余玉欢,庄尚德,&牟军敏.(2024).基于SHAP和多策略优化TSO-XGBoost模型的水路货运量预测.水利水运工程学报. |
| MLA | 温泉,et al."基于SHAP和多策略优化TSO-XGBoost模型的水路货运量预测".水利水运工程学报 (2024). |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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