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1990年 | 3篇 |
1989年 | 1篇 |
排序方式: 共有543条查询结果,搜索用时 31 毫秒
541.
542.
为从公交驾驶员群体中识别出易发生事故的风险公交驾驶员,结合某市公交公司营运安全管理系统数据库、百度应用程序接口(API)及网络爬取技术,并应用K近邻算法补充缺失值,获取42条线路及1 893名驾驶员的数据;基于驾驶员、车辆、线路特征、违规行为、事故、管理等基本特征变量构造派生变量;采用包括递归特征消除、有惩罚项的逻辑回归、随机森林的集成方法选择特征;采用极致梯度提升(XGBoost)等6种机器方法分别建立分类模型,并采用贝叶斯方法优化超参数。结果表明:在构建的6个分类模型中,XGBoost方法构建的模型其受试者工作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)评估结果最佳;运用贝叶斯方法优化模型,可以在一定程度上提升ROC的AUC指标;对于风险公交驾驶员预测准确率达到98.66%,运营单位还可以根据自身情况权衡虚报率与命中率代价。此外,车辆服役时间、违规次数等特征对于事故风险具有明显的非线性影响。 相似文献
543.
液氨发生泄漏事故后,随着扩散距离的增加,会对人员和环境造成严重的危害。为便于发生泄漏事故后,快速展开应急救援工作,对液氨泄漏事故应急救援区域预测方法开展研究。通过PHAST(Process Hazard Analysis Software Tool)软件模拟液氨泄漏事故工况,建立基于极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting XGBoost)的液氨泄漏应急救援区域预测模型。利用网格搜索结合K折交叉验证进行超参数调优,并与随机森林、决策树模型性能进行对比分析。研究结果显示:以预测ERPG-2标准下液氨泄漏扩散距离为例,XGBoost模型预测性能最佳;与决策树和随机森林相比,XGBoost模型的EMAPE分别减少了4.19个百分点和2.37个百分点,ERMSE分别减少了66.74和2.93;基于优化后XGBoost模型液氨泄漏事故应急救援区域预测模型,预测结果R2为0.997 8,ERMSE为50.37,EMAPE为2.61%,基本满足工程实践应用。 相似文献