基于XGBoost模型的贵州省野外真菌菌种预测系统及可视化展示
这是一篇关于真菌数据预测,XGBoost算法,SoftMax回归,ECharts可视化的论文, 主要内容为在保护贵州省生态系统的稳定和地方性真菌经济发展中,贵州省大型野外真菌的物种丰富度及其资源价值都占据着十分重要的地位,所以对贵州省野外真菌数据的调查和统计就显得至关重要。随着现代工业化社会的进步,野外大型真菌的可生长环境受到了一定的影响。同时野外大型真菌的菌种分布慢慢受到了当地政府的重视。贵州省作为野外大型真菌菌种繁多的主要省份之一,拥有多个自然保护区。调查并且研究贵州省境内大型真菌资源成为了当地政府发展经济,保护自然资源的重要举措之一。由于实地采集统计真菌数据具有时间和空间的局限性,数据预测成为了研究贵州省境内大型真菌数据分布的有效方法之一。本文从菌种数据预测的实际情况出发,在了解了近年来数据预测问题相关算法的基础上,使用XGBoost算法来解决贵州省菌种预测的问题。为了验证XGBoost算法的预测效果,本文还使用了Softmax回归与之进行对比实验分析。两个模型均以实地采集的真实数据为基础,对贵州省境内未采集数据样本地区的真菌数据进行合理预测。最后通过准确率、召回率、F值以及ROC曲线来进行预测结果比较。根据两种模型实验的预测结果,最后验证了XGBoost算法在贵州省菌种数据预测上的优越性。为了使本课题的算法研究成果更具有实际应用价值,系统结合了前端ECharts可视化技术,建立了一个Web端的应用。为了满足用户的可视化需求,前端将菌种数据进行了多种数据交互展示。后台采用Spring Boot框架来搭建服务器。服务器通过Java调用XGBoost官方接口实现算法模型的应用。通过贵州省真菌菌种数据预测系统的研建,不仅实现了对贵州省未采集数据样本地区的真菌分布数据预测,还实现了菌种数据与用户的可视化交互。本系统的建立还对了解贵州省地方优势菌种的分布、省内稀有菌种的保育、真菌资源的可持续化利用以及地区食药用菌产业经济发展有很好的应用前景。
基于机器学习的服务器推送动态决策技术研究
这是一篇关于动态决策,服务器推送技术,机器学习,XGBoost算法的论文, 主要内容为传统B/S架构基于HTTP协议,是一种无状态的通信方式,渐渐不能满足人们对实时通信的质量需求。服务器推送技术基于Ajax、Comet、Websocket技术,可以实现Web服务器与客户端之间的实时通信,根据不同推送方式的特点,不同的应用场景选择不同的推送方式。本文选取层次分析法和熵权法综合对环境因素进行权值评估,采用基于CART决策树的XGBoost算法作为动态决策的核心算法,设计了一个决策框架,选用一种在线游戏的实验场景对决策模块进行训练,并进行性能测试。实验结果表明,本文提出的基于XGBoost算法的动态决策服务器推送框架运用在服务器推送方式动态决策问题上,基本能满足相应场景下推送方式的合理决策,能表现出良好性能,较单一推送方式能合理利用网络资源。文章主要内容包括:(1)阐述了当前服务器主动推送技术的发展现状和存在的问题。三种不同推送方法有着不同的使用场景,轮询适合简单、请求周期固定、对实时性要求不高的服务场景,Comet适合对事件频率和实时性都有一定要求的服务,性能比较适中。Websocket是一种新标准,能实现服务端、浏览器间长久的连接,但对前期后台开发要求高,需要独立的后台服务程序。(2)分析现代人工智能、机器学习领域算法,选用基于CART树的XGBoost系列算法作为决策算法,基于树模型的XGBoost则能很好地处理表格数据,同时还拥有一些深度神经网络所没有的特性。(3)利用基于决策树的XGBoost算法设计一种实现动态决策服务器推送功能的模型,程序实现并测试模型的合理性和其他方面性能。(4)设计不同实验场景对本文设计的模型进行测试,分析和总结实验结果。
温室作物远程监控与智能灌溉系统研究
这是一篇关于温室作物监控,蒸腾量预测,智能灌溉,XGBoost算法,贝叶斯优化,SAPSO的论文, 主要内容为论文在传统温室种植基础上开发一套温室作物远程监控与智能灌溉系统,实现对影响作物生长的环境因子的远程监控,同时利用智能算法控制终端灌溉设备,达到智能节水灌溉的效果。论文在首先分析系统功能需求后,提出了总体设计方案。完成了数据采集、数据传输、远程监控三大模块的开发与构建,并阐述了系统硬件设计及其软件开发,包括主控制器、NB-Io T模块、传感器、CC1110无线传输模块等。为实现作物的精准灌溉,论文构建了基于XGBoost优化算法的作物蒸腾量预测模型。采用主成分分析法筛选影响温室作物蒸腾量的关键影响因子作为系统输入变量;利用贝叶斯算法确定XGBoost模型的超参数,增强预测模型的预测拟合度。实验表明,与传统的网格搜索、随即搜索等超参数优化方法相比,采用贝叶斯优化后的XGBoost预测模型提高了预测精度;在相同实验数据和实验平台下与其他模型对比分析,结果表明所提出的预测模型预测精度高,提高温室作物蒸腾量预测的准确性与可行性。同时,根据温室作物生长实际情况,论文还构建了基于模糊控制的智能灌溉模型。将预测到的作物蒸腾量与土壤湿度偏差作为模型输入,经过一系列模糊过程,输出灌溉时长。考虑到模糊控制系统建立时存在的主观性,引入模拟退火粒子群算法,选用标准测试函数验证算法的优越性能,并将其应用到智能灌溉模糊控制系统中,完成隶属度函数的优化。论文最后利用JAVA语言、MySQL数据库、IntelliJ IDEA工具,开发基于B/S架构的温室作物远程监控与智能灌溉系统,具备用户管理、数据存储、实时环境监测、历史数据查询、设备控制等功能。并将作物蒸腾量预测与智能灌溉模型应用到温室黄瓜种植现场,将智能灌溉与传统灌溉方式从果实平均产量、叶片数、灌溉量等进行对比分析,结果表明智能灌溉可在不影响作物生长的情况下减少灌溉量。
基于XGBoost和胶囊网络的可解释推荐算法研究
这是一篇关于个性化推荐,可解释性,XGBoost算法,胶囊网络,注意力机制的论文, 主要内容为推荐系统可以在购物娱乐等网络活动中为用户提供个性化推荐。与传统推荐系统相比,可解释推荐系统会同时给出推荐原因和结果,帮助用户理解系统,增加用户接受推荐的概率。但大多数研究都致力于开发更高准确率的推荐算法,较少针对推荐系统的可解释性进行探索。针对这个问题,本文尝试从两种新颖的角度思考,以期在保证推荐准确性的前提下,提高推荐系统的可解释性和个性化程度。首先,本文提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)的可解释推荐算法,利用XGBoost树捕获辅助信息中有效的高阶交叉特征作为激活的叶节点,输入到嵌入式模型中。利用注意力机制对交叉特征进行个性化加权,捕捉用户ID、产品ID和交叉特征之间的不可见交互,预测用户对产品的评分。针对不同的用户-产品对,利用高注意力得分的交叉特征生成不同的推荐理由。实验结果表明,模型保证了推荐质量,提升了推荐过程的透明度,提高了推荐理由的可读性,帮助用户更好地理解系统推荐行为。其次,本文提出了一种结合注意力机制和胶囊网络的可解释推荐算法,借助评论文本中丰富的语义,帮助系统进行推荐和生成推荐理由。分别从用户评论文档和产品评论文档中提取用户喜好和产品属性的上下文特征。将用户喜好和产品属性特征投影到观点空间后,结合互注意力机制捕捉两类观点间关联,互相配对后形成逻辑单元输入胶囊网络。利用耦合系数筛选出有意义的逻辑单元来分析用户历史评分高低的原因,凭此生成细粒度的推荐理由。通过胶囊网络得到用户喜欢或不喜欢某产品的程度和这种情感的产生概率,进行评分预测。模型在三个公开数据集上进行了实验,实验结果表明,模型在很大程度上优于被比较的基线方法,有显著的性能提升。同时,模型也能为用户提供更细粒度的推荐理由,使得推荐系统更加个性化,智能化。
基于数据挖掘的作业车间调度算法研究
这是一篇关于CART算法,XGBoost算法,调度规则,作业调度,离散制造车间的论文, 主要内容为作业车间调度是提高制造企业生产效率和效益的关键环节,但它是一个NP-hard问题,其复杂性随问题规模增大呈指数增长,而启发式等常用调度算法难以随问题规模而扩展,其收敛速度和精度也会受到影响。近年来,随着企业信息系统的持续深入应用,作业车间积累了大量数据,而数据挖掘技术为作业车间调度问题研究提供了一个新思路。为此,本文针对调度问题的特点,研究了一种基于数据挖掘和规则的调度方法,对数据挖掘技术在作业调度领域的应用进行了探索,提出了基于CART和XGBoost的规则调度算法。本文对启发式算法、基于规则的调度算法以及基于数据挖掘的调度算法的研究现状进行了综述和分析。考虑到基于规则的调度是在现实作业环境中应用最广泛、最有效的方法,将数据挖掘技术与基于规则的调度方法相结合,给出了一种基于数据挖掘的调度算法框架。在该调度框架下,设计了一种改进CART决策树规则调度算法。并选取了一个单机调度的算例来详细说明该算法的整个流程,在Python编程语言下进行了仿真研究。结果表明,此算法可以挖掘出许多隐藏的调度规则。为了降低决策树的过拟合现象,提升树的性能和算法的效率,以提升模型总体性能,针对规模更大、属性更加复杂的算例,设计了一种改进XGBoost规则调度算法。选取最小化最大完工时间为目标函数,在根节点分裂的基础上,根据优化的损失函数,计算基尼系数归一化的结果,计算出真实样本和预测样本之间的损失值。然后使用网格搜索使超参数更优,选取了作业调度车间经典算例,在Microsoft Visual Studio Code环境下,进行仿真研究,验证了该算法的有效性。在上述算法研究基础上,本文结合某离散制造企业的实际需求,采用Java语言以Spring Boot为后端框架,基于My SQL数据库开发了一个作业调度原型系统。该系统主要包括作业计划、作业调度、生产监控、设备维护等几大调度功能模块,并构造了生产调度知识库,初步实现了作业车间的生产数据挖掘和作业调度相融合。
温室作物远程监控与智能灌溉系统研究
这是一篇关于温室作物监控,蒸腾量预测,智能灌溉,XGBoost算法,贝叶斯优化,SAPSO的论文, 主要内容为论文在传统温室种植基础上开发一套温室作物远程监控与智能灌溉系统,实现对影响作物生长的环境因子的远程监控,同时利用智能算法控制终端灌溉设备,达到智能节水灌溉的效果。论文在首先分析系统功能需求后,提出了总体设计方案。完成了数据采集、数据传输、远程监控三大模块的开发与构建,并阐述了系统硬件设计及其软件开发,包括主控制器、NB-Io T模块、传感器、CC1110无线传输模块等。为实现作物的精准灌溉,论文构建了基于XGBoost优化算法的作物蒸腾量预测模型。采用主成分分析法筛选影响温室作物蒸腾量的关键影响因子作为系统输入变量;利用贝叶斯算法确定XGBoost模型的超参数,增强预测模型的预测拟合度。实验表明,与传统的网格搜索、随即搜索等超参数优化方法相比,采用贝叶斯优化后的XGBoost预测模型提高了预测精度;在相同实验数据和实验平台下与其他模型对比分析,结果表明所提出的预测模型预测精度高,提高温室作物蒸腾量预测的准确性与可行性。同时,根据温室作物生长实际情况,论文还构建了基于模糊控制的智能灌溉模型。将预测到的作物蒸腾量与土壤湿度偏差作为模型输入,经过一系列模糊过程,输出灌溉时长。考虑到模糊控制系统建立时存在的主观性,引入模拟退火粒子群算法,选用标准测试函数验证算法的优越性能,并将其应用到智能灌溉模糊控制系统中,完成隶属度函数的优化。论文最后利用JAVA语言、MySQL数据库、IntelliJ IDEA工具,开发基于B/S架构的温室作物远程监控与智能灌溉系统,具备用户管理、数据存储、实时环境监测、历史数据查询、设备控制等功能。并将作物蒸腾量预测与智能灌溉模型应用到温室黄瓜种植现场,将智能灌溉与传统灌溉方式从果实平均产量、叶片数、灌溉量等进行对比分析,结果表明智能灌溉可在不影响作物生长的情况下减少灌溉量。
基于XGBoost的电商平台会员行为分析及预测
这是一篇关于电商会员制,客户特征,XGBoost算法的论文, 主要内容为会员作为传统企业领域中成熟的营销手段,在吸引客户、增强客户粘性、提高支付能力等方面都会起到积极的作用,近年来,电子商务型企业实现了从普通增长向精准化升级方向转变的发展,电商平台的客户体系庞大,对现有客户和价值进行挖掘,分析其影响因素并制定一定的营销策略,以提高用户购后率和用户留存度。一些用户数量多、生态系统强的平台直接采用付费会员制度,如京东的PLUS会员、阿里巴巴的88VIP等,在提高客户单价、深度开发老用户和改善客户关系方面有着较为成功的经验。然而,企业现有客户群体有什么样的特征,如何对不同的客户群体作出什么样的改善措施,怎么识别目标客户值得企业考虑。本文希望通过研究电商客户的特征,来预测电商会员,为电商企业更好利用客户特征、交易数据,提供较为精确的会员识别模型,为提升电商企业自身运营水平提供一定借鉴。本文采用三种分类学习器——逻辑回归、决策树和XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)对数据集进行建模预测,分析三种模型的预测分类效果,得出XGBoost算法模型的分类预测效果在三者中最佳,并进行了简单客户分群,将PLUS会员与非PLUS会员分开分析、讨论,发掘其各自的特征,发现PLUS群体普遍特征为学历中上,且青年人与中年人居多。非PLUS会员用户中也存在相似特征的用户,是潜在的PLUS会员群体。
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