基坑开挖对临近地铁影响的数值模拟研究 低温建筑技术 不喜欢 不看的原因确定 内容质量低 不看此公众号 基于离散元的单层网壳结构倒塌仿真分析 低温建筑技术 不喜欢 不看的原因确定 内容质量低 不看此公众号 建筑外立面的格栅设计 WWDoffice 不喜欢 不看的原因确...
变形预测贝叶斯优化极端梯度提升在城市地铁建设中,土压平衡盾构掘进引起的地表变形大小受到众多因素的影响,因此往往难以准确预测.针对这一问题,提出了贝叶斯优化(BO)的极端梯度提升(XGBoost)预测模型.模型输入考虑了地质参数,施工参数与隧道几何参数,并通过特征选择分析了各特征的重要性,同时降低了输入参数的维度.采用贝叶斯...
1.Matlab实现 [24年新算法]NRBO-XGBoost回归+交叉验证基于牛顿拉夫逊优化算法-XGBoost多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价; 程序设计 ...
程序设计 完整程序和数据下载私信博主回复Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测+交叉验证。
According to the root mean squared error (RMSE), determination coefficient ( R 2 ), the variance accounted for (VAF), and mean absolute error (MAE), the hybrid models GWO-XGBoost, WOA-XGBoost, and BO-XGBoost were verified. Additionally, XGBoost, CatBoost (CatB), Random Forest, and ...
materials Article Hybrid BO-XGBoost and BO-RF Models for the Strength Prediction of Self-Compacting Mortars with Parametric Analysis Asif Ahmed 1, Wei Song 2, Yumeng Zhang 1, M. Aminul Haque 3 and Xian Liu 1,* 1 Department of Geotechnical Engineering, College of Civil Engineering, Tongji ...
http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51206410 核心风控模型技术解析:XGBoost模型简介:https://sanwen8.cn/p/2c0w9wM.html
XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是: 1. 传统GBDT的每颗树学习的是梯度,是损失函数在上一轮预测值的梯度, 所以喂给下一轮决策树的样本是,g_i 是损失函数L对上一轮预测值y_{i,t-1}处的梯度, 然后y_{i,t} = y_{i,t-1} - lambda * g_i;http://www.ccs.neu.edu/ho...
基于贝叶斯优化算法BO优化极限梯度提升树XGBoost的时间序列预测(BO-XGBoost) 基于MATLAB环境 替换自己的数据即可 贝叶斯优化算法BO优化梯度提升树XGBoost树的数量、树的深度和叶子节点 数据回归预测评价指标为MAE MSE RMSE R2 MAPE#机器学习#matlab#编程#人工智能#论文 ...
xgboost python windows编译问题 - bo553649508的博客 - 博客频道 - CSDN.NET——【补充:第3步完成后,在..\xgboost-master\windows\x64\Release目录下会生成xgboost_wrapper.dll文件,拷贝该文件到:..\xgboost-master\python-package\xgboost下,开始执行第4步】 O网页链接 ...