[发明专利]基于GA-PSO优化XGBoost的水文时间序列预测方法有效
| 申请号： | 202110049321.0 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112733996B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 马露;万定生;余宇峰;杨志勇 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/12;G06N20/20;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 南京华恒专利代理事务所(普通合伙) 32335 | 代理人： | 宋方园 |
| 地址： | 210098 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于GA‑PSO优化XGBoost的水文时间序列预测方法，采集对应水文站的雨量值及对应水文站的流量，组织成水文时间序列数据集；对数据进行预处理，将样本数据集划分为训练集和测试集；采用改进的GA‑PSO组合优化算法对XGBoost的学习率lr、基学习器个数n_estimators、最小叶子权重min_weights、最大树深max_depth等各项超参进行优化，同时利用样本数据集对XGBoost模型进行训练，最终得到GA‑PSO优化的XGBoost水文时间序列预测模型；对所述GA‑PSO优化的XGBoost水文预测模型进行测试。本发明采用GA‑PSO对XGBoost模型的参数进行优化，利用最优参数得到的模型进行水文预测，准确度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ga pso 优化 xgboost 水文 时间 序列 预测 方法 | ||
【主权项】：
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