針對(duì)地下綜合管廊安全狀況復(fù)雜、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估困難的問(wèn)題,提出了一種基于XGBoost算法的安全狀況評(píng)估方法,利用地下綜合管廊數(shù)據(jù)構(gòu)建模型。首先,對(duì)采集到的地下綜合管廊數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)、缺失值處理,用描述性統(tǒng)計(jì)與特征組合的方法構(gòu)造統(tǒng)計(jì)特征以及交叉特征;其次,使用邏輯回歸（LR）、隨機(jī)森林（RF）、最近鄰分類(lèi)器（NC）、支持向量機(jī)（SVM）算法、XGBoost算法構(gòu)建安全評(píng)估模型;最后,使用貝葉斯算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化后的XGBoost相較于LR、RF、NC、SVM構(gòu)建的模型在地下綜合管廊的安全評(píng)估上具有更高的準(zhǔn)確率,最高可達(dá)0.920 9。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020,40(S1)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

模型構(gòu)建流程

地下綜合管廊中數(shù)據(jù)在采集過(guò)程中會(huì)存在數(shù)據(jù)缺失，本文首先對(duì)數(shù)據(jù)集的缺失值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)每個(gè)特征的缺失值構(gòu)造出is＿null與isnull＿Seg這兩個(gè)特征，訓(xùn)練集缺失值分布情況如圖2所示，測(cè)試集的數(shù)據(jù)缺失值分布如圖3所示。可以看出，訓(xùn)練集測(cè)試集的數(shù)據(jù)缺失值分布基本一致，因此這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)可以使用同一種缺失值處理策略。數(shù)據(jù)集中G＿HS1與G＿HS2這兩個(gè)特征缺失值比例明顯大于80%，這兩個(gè)特征會(huì)帶入較大的噪聲，對(duì)結(jié)果造成不良影響，因此直接將其進(jìn)行剔除。其中G＿CH1、C＿HS1、C＿HS2、G＿H1這些特征的缺失值比例在30%～80%，可能是某一種屬性值的缺失，因此使用-1填充；其他的特征缺失值比例均在30%以下，說(shuō)明在數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中出現(xiàn)了數(shù)據(jù)丟失，本文使用均值填充。經(jīng)過(guò)缺失值預(yù)處理之后的訓(xùn)練集大小為（6 700,32），測(cè)試集大小為（3 300,32）。圖3 測(cè)試集數(shù)據(jù)缺失值分布情況

測(cè)試集數(shù)據(jù)缺失值分布情況

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3401891