基于改进CART算法的降雨量预测模型
基于随机森林CART特征选择改进算法的电信客户流失预测模型
基于随机森林CART特征选择改进算法的电信客户流失预测
模型
乔健;诸佳慧;严康桓
【期刊名称】《电信工程技术与标准化》
【年(卷),期】2022(35)3
【摘要】客户流失预测能够帮助运营商制定有针对性的挽留营销政策,对提高竞争力和营业收入有重要意义。
本文针对随机森林算法在数据和类别不平衡情况下预测准确率下降的问题,在随机森林CART分类树算法的特征选择过程中引入客户生命周期价值指标,降低了不平衡情况下的基尼系数和模型的不纯度。
对电信业客户基本信息、行为数据和交互数据进行数学挖掘和建模,实验结果表明,新改进算法在不平衡情况下可以对潜在流失客户群的特征进行预测,能有效提升客户流失预测模型的准确率,精确评估高价值客户流失临界点,从而快速计算出挽留成本和收益。
【总页数】5页(P78-82)
【作者】乔健;诸佳慧;严康桓
【作者单位】上海市信息网络有限公司;复旦大学;中国电信股份有限公司上海分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN915
【相关文献】
1.改进随机森林算法在电信业客户流失预测中的应用
2.基于XGB-BFS特征选择算法的电信客户流失预测
3.一种基于CART算法的移动通信客户流失预测模型
4.基于CART二叉决策树的电信业客户流失的模型构建与控制
5.基于改进粒子群的随机森林优化算法客户流失预测研究
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基于遗传算法的改进Elman神经网络模型的降雨量预测_李增
沈阳农业大学学报，2010－02，41(1)：69-72Journal of Shenyang Agricultural University，2010－02，41(1)：69-72基于遗传算法的改进Elman神经网络模型的降雨量预测李增，迟道才*，于淼（沈阳农业大学水利学院，沈阳110866）摘要：为了研究年降雨量的变化规律及特点，采取预防措施，减少灾害损失，根据1955～2006年盘锦地区的气象资料，利用Matlab 软件分别取不同的网络训练样本，建立了3组BP神经网络预测模型。
然后利用遗传算法对Elman神经网络进行优化，建立了遗传神经网络预测模型。
对比结果表明遗传神经网络的预测精度高于BP神经网络预测模型。
说明利用遗传神经网络模型对盘锦地区的年降雨量进行预测是可行的。
关键词：旱涝灾害预测；人工神经网络；遗传算法；降雨量中图分类号：S421文献标识码：A文章编号：1000-1700（2010）01-0069-04Improved Genetic Algorithm-based Elman Neural Network Model forPrediction of RainfallLI Zeng，CHI Dao-cai*，YU Miao(College of Water Resource,Shenyang Agriculutral University,Shenyang110866,China)Abstract：By studying the changes of annual rainfall and characteristics the preventive measures to reduce disaster losses. Based on the training samples of different networks set up three groups of BP neural network prediction model,using Matlab software,Panjin area from1955to2006meteorological data were collected.And then were taken genetic algorithm was used to optimize the Elman neural network to establish a genetic neural network prediction parison results showed that the genetic neural network prediction accuracy was higher than BP neural network prediction model.Thus,the use of genetic neural network model of the Panjin area's annual rainfall forecasting was feasible.Key words：drought and flood disaster prediction;artificial neural network;genetic algorithm;rainfall旱涝灾害是危害较大的一种自然灾害，严重影响了农业生产和生态平衡。
芝加哥降雨过程线模型的改进
芝加哥降雨过程线模型的改进
孙翀;王春婷;张泽玉;姜瑞雪;刘仲秋
【期刊名称】《山东农业大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(53)1
【摘要】芝加哥降雨过程线模型作为一种短历时暴雨分配方法,已被广泛应用在城市短历时暴雨设计中。
但由目前常用的芝加哥雨量分配公式得到的不同峰值系数、不同历时降雨量与规范中暴雨强度公式计算的历时降雨量存在一定偏差。
通过研究偏差存在的原因,对模型进行改进,由规范暴雨强度公式推求各分配时段开始、结束时刻对应的平均降雨强度和降雨量,进而推求各分配时段对应的降雨量计算公式。
改进的芝加哥模型较现有模型更简洁,通过实例分析表明,改进芝加哥模型的计算结果修正了现有芝加哥模型与暴雨强度公式计算的降雨量之间存在的偏差。
【总页数】6页(P157-162)
【关键词】芝加哥模型;降雨量;改进
【作者】孙翀;王春婷;张泽玉;姜瑞雪;刘仲秋
【作者单位】山东省调水工程运行维护中心;河海大学江宁校区;山东农业大学水利土木工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】P333.2
【相关文献】
1.芝加哥降雨过程线模型在排水系统模拟中的应用
2.一种设计洪水过程线放大方法：对鲍尔明放大过程线方法的改进
3.基于改进CART算法的降雨量预测模型
4.基于
改进的Green-Ampt入渗模型重建清光绪初年山西大旱降雨入渗量5.基于前期雨量和降雨历时的SCS-CN模型改进
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基于改进CART算法的降雨量预测模型
基于改进CART算法的降雨量预测模型降雨量预测在农业、水资源管理、天气预报等应用中具有重要意义。
基于改进CART算法的降雨量预测模型，可以提高预测准确性和效率，对于实现精准农业和水资源合理利用具有重要意义。
改进CART算法是指对传统的分类回归树算法进行改进，提高算法的预测精度和处理能力。
具体的改进方法包括以下几个方面：改进数据预处理。
降雨量预测中的数据通常包括多个维度的特征变量，如温度、湿度、气压等。
在进行数据预处理时，可以采用特征选择、特征归一化和数据降维等方法，减少数据维度，提取出对降雨量预测具有重要影响的特征变量，从而提高算法的预测准确性。
改进分裂准则。
传统的CART算法采用的是基尼指数或熵作为分裂准则，但对于降雨量预测这样的连续变量，这种离散指标并不适用。
可以尝试采用平方误差、绝对误差等连续性指标作为分裂准则，使得算法更适用于降雨量预测问题。
改进剪枝策略。
剪枝是决策树算法中重要的步骤，可以有效避免过拟合问题。
传统的CART算法采用的是预剪枝和后剪枝策略，可以尝试采用更加有效的剪枝策略，如基于交叉验证的剪枝策略，提高模型的泛化能力。
改进模型集成方法。
基于改进CART算法的降雨量预测模型可以与随机森林、梯度提升树等模型集成方法相结合，构建集成模型，进一步提高预测准确性和鲁棒性。
1. 数据预处理：对降雨量预测所需的特征变量进行选择、归一化和降维处理，提取出对预测有效的特征。
2. 构建初始决策树：采用改进的CART算法构建初始的决策树模型，并选择合适的分裂准则。
3. 剪枝处理：采用改进的剪枝策略对初始决策树进行剪枝，避免过拟合问题。
5. 模型评估：采用交叉验证等方法对模型进行评估，选择最优的模型参数。
6. 模型应用：使用训练好的降雨量预测模型进行实际应用，并对预测结果进行分析和解释。
基于改进CART算法的降雨量预测模型，可以在提高预测准确性的降低计算复杂度，提高模型的实时性和效率。
通过对大量的降雨数据进行学习和分析，模型可以逐渐优化，提高预测的可靠性和稳定性，为农业和水资源管理等领域提供重要的决策支持。
基于改进CART决策树建立水华预警模型
基于改进CART决策树建立水华预警模型
刘云翔;吴浩
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2018(0)1
【摘要】由于传统的CART决策树模型存在运行时间较长和预测精度不够等问题。
改进CART决策树利用Fayyad边界点判定定理,减少挑选属性最优阈值所用的计
算时间,减少整体的运行时间。
由于影响水华生成的因子较多,再利用统计学中的相
关系数选出与水华发生的相关性较大的影响因子,提前一步筛选条件属性,进一步缩
短运行时长,并且能够保证整体的预测精度。
将这种改进了的CART算法用于生成
湖体水华预警模型。
最后实验结果表明,改进后的水华预警模型能减少运行时长并
很好地保证预测的正确率。
【总页数】3页(P26-28)
【关键词】改进决策树;水华预警;CART算法;最优阈值;相关系数
【作者】刘云翔;吴浩
【作者单位】上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TV213;TP399
【相关文献】
1.基于决策树改进CART算法的决策支持与分析技术 [J], 李春鑫;李天伟
2.一种基于CART的决策树改进算法 [J], 宋广玲;郝忠孝
3.基于CART决策树与改进的AdaBoost的视网膜血管提取算法 [J], 第五朋朋;胡亚琦
4.基于ELM的改进CART决策树回归算法 [J], 王宏;张强;王颖;郭玉洁
5.基于决策树改进CART算法的ANFIS结构辨识技术 [J], 李春鑫;李天伟;王孝通;黄谦
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基于随机森林的中长期降水量预测模型研究_甄亿位
第 ３３ 卷 第 ６ 期
甄 亿 位 等 ：基 于 随 机 森 林 的 中 长 期 降 水 量 预 测 模 型 研 究
·７·
式中，ａｖｋ 为取 平 均 函 数；θｋ 为 第ｋ 棵 决 策 树 的 随 机变量；Ｅθ 为期望函数。
因 此 ，随 机 森 林 的 回 归 函 数 为Ｙ＝Ｅθｈ（Ｘ，θ）， 泛化误差可记为：
收 稿 日 期 ：２０１４－０９－０５，修 回 日 期 ：２０１４－１１－０４ 基 金 项 目 ：国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 （ＮＳＦＣ－５０９７９０２３，４１４０１０１０） 作 者 简 介 ：甄 亿 位 （１９９０－），男 ，硕 士 研 究 生 ，研 究 方 向 为 水 资 源 规 划 与 管 理 ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｈｕｓｗｙｚｙｗ＠１６３．ｃｏｍ 通 讯 作 者 ：陆 宝 宏 （１９６２－），男 ，博 士 、教 授 ，研 究 方 向 为 水 文 水 资 源 ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｕｂａｏｈｏｎｇ＠１２６．ｃｏｍ
Ｅｔ＊ｒｅｅ
（５）
式 中 ，ρ 为 残 差Ｙ－ｈ（Ｘ，θ）和 Ｙ －ｈ（Ｘ，θ′）的 权 重
相关系数。
由 式 （５）可 得 ，随 机 森 林 回 归 预 测 的 泛 化 性 取 决于残差的相关性和决策树的精确度。随机森林
正是通过引入随机变量θ、θ′降低相关性来减少误差。 ２．３ 变 量 重 要 性 度 量
有很好的容忍度。
２．２ 泛 化 误 差 假设训练集抽 取 于 随 机 变 量 Ｘ、Ｙ 的 独 立 分
布 集 ，则 随 机 森 林 预 测 的 均 方 泛 化 误 差 为 ：
Ｅ′ ＝ ＥＸ，Ｙ （Ｙ －ｈ（Ｘ））２ 当决策树数目趋于无穷时：
（１）
ＥＸ，Ｙ （Ｙ －ａｖｋｈ（Ｘ，θｋ））２ → ＥＸ，Ｙ （Ｙ －Ｅθｈ（Ｘ，θ））２ （２）
基于LSTM_降水量预测的咸阳“旱腰带”地区干旱趋势分析
环境乃至旱区改善及生态修复提供理论基础和决策依据。
关键词 干旱发展趋势;干旱等级;降水量预测;致旱原因;LSTM
中图分类号 S 162 文献标识码 A
文章编号 0517-6611(2023)13-0192-06
doi:10. 3969 / j. issn. 0517-6611. 2023. 13. 044
开放科学(资源服务)标识码(OSID):
Analysis of Drought Trend in Xianyang “Drought Belt” Area Based on LSTM Precipitation Forecast
MA Shai-yan1 ,WANG Wei1 ,PEI Li-li2 et al ( 1. Xianyang Institute of Agricultural Meteorology,Xianyang,Shaanxi 712034;2. School of
Information Engineering, Chang’ an University, Xi’ an,Shaanxi 710064)
温,所以 该 研 究 干 旱 等 级 采 用 降 水 距 平 百 分 率 指 标 计
算
,计算公式如下:
p-p
×100%
Pa =
p
[21]
(1)
式(1)中,P a 为降水量距平百分率(%);p 为某时段的降水量
气温模拟采用线性回归,最小二乘法计算回归系数,确
1. 2 “旱腰带”地区气象要素特征分析
Fig. 3 Monthly changes of average temperature(a)and precipitation(b)in the “drought belt” area of Xianyang from 2010 to 2019
基于改进CART算法的降雨量预测模型
基于改进CART算法的降雨量预测模型【摘要】本文基于改进CART算法，构建了一种降雨量预测模型。
首先介绍了改进CART算法的原理，然后进行了数据预处理和特征选择，提高了模型的准确性和稳定性。
接着详细阐述了模型构建的过程，并采用了多种评估指标对模型进行评估。
实验结果表明，该模型在降雨量预测方面表现出色。
在对本文的研究工作进行了总结，并展望了未来的研究方向。
本研究对于提升降雨量预测的准确性和可靠性具有重要意义，有望为气象预测和水资源管理提供有力支持。
通过本文的研究，可以更好地理解和预测降雨情况，为应对极端天气事件提供重要参考依据。
【关键词】降雨量预测模型、改进CART算法、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估、研究背景、研究意义、研究目的、总结、展望1. 引言1.1 研究背景降雨量预测在农业、水利、交通等领域具有重要的应用价值。
准确地预测降雨量有助于农民制定合理的种植方案，保障农作物的生长；对水利工程的设计和管理也具有重要意义；同时对于预防自然灾害、保障交通安全等方面也具有重要作用。
传统的降雨量预测方法存在模型复杂度高、计算量大、预测准确性差的问题，因此有必要研究新的降雨量预测模型。
1.2 研究意义降雨量是气象学中一个重要的研究课题，对于农业生产、水资源管理、城市防洪等领域具有重要的意义。
准确预测降雨量可以帮助农民合理安排农作物的种植时间和灌溉计划，从而提高农业生产的效率。
及时准确的降雨量预测也可以帮助城市管理部门做好防洪工作，减少因暴雨造成的灾害损失。
传统的降雨量预测模型存在着一些问题，例如准确性不高、预测时间较长等。
我们有必要对传统的降雨量预测模型进行改进，以提高预测的准确性和实用性。
本研究旨在基于改进的CART算法建立一个降雨量预测模型，通过对大量历史数据的分析和建模，提高降雨量预测的准确性和精度。
这对于提高农业生产效率、加强城市防洪工作有着重要的现实意义。
本研究还将探索改进CART算法在降雨量预测领域的潜在应用，对于推动气象预测技术的发展具有一定的学术意义。
基于温度和降雨量的登革热传播的情景预测
基于温度和降雨量的登革热传播的情景预测
郑周敏;吴亦琦;杨晔晨
【期刊名称】《区域治理》
【年(卷),期】2022()6
【摘要】本文通过综合温度和降雨量这两个因素,构建白纹伊蚊媒介传播能力的数学模型,评估未来不同气候增暖情境下(Shared Socioeconomical Pathways,SSPs)登革热的传播情况。
结果表明登革热主要在夏季流行,在冬季几乎为零,春季和秋季东南沿海地区存在登革热风险;传播的潜在风险分布将由南向北扩大,由低纬地区向高纬地区转移;2030-2040年登革热暴发的风险区域和2020年相比变化不大,甚至有减弱趋势,此后的30年时间,除SSP245情景外,登革热暴发的风险区域在不同情景下都有着一定程度的增加。
且在2070年的SSP126情景下,登革热暴发的风险区域相比2020年增加了近两倍。
以上结果为政府预防和控制登革热提供了科学依据。
【总页数】5页(P0152-0156)
【作者】郑周敏;吴亦琦;杨晔晨
【作者单位】扬州大学
【正文语种】中文
【中图分类】G
【相关文献】
1.气候对登革热传播的驱动机制和预测分析
2.基于改进CART算法的降雨量预测模型
3.基于IDRISI降雨量的时间序列分析与预测
4.深圳市登革热传播风险ARIMA模型预测分析
5.基于季节性SARIMA模型的武汉市长序列降雨量趋势分析与预测
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改进马尔可夫链降雨量预测模型的应用_仲远见
第23卷第4期2009年10月济南大学学报(自然科学版)J O U R N A LO FU N I V E R S I T YO FJ I N A N(S c i .＆T e c h .)V o l .23N o .4O c t .2009 文章编号:1671-3559(2009)04-0402-04收稿日期:2008-03-09基金项目:联合国人居署亚洲城市水资源计划(U N -WC D M 07A 05);云南省高校学术带头人基金;云南省干热地区水资源特性研究课题(Y S Z Y-2003-02);云南省应用基础研究面上项目(2007D 210M )作者简介:仲远见(1982-),男,山东济宁人,硕士生;李 靖(1969-),男,云南曲靖人,教授,硕士生导师。
改进马尔可夫链降雨量预测模型的应用仲远见,李 靖,王 龙(云南农业大学水资源与节水灌溉重点实验室,云南昆明650201)摘 要:根据马尔可夫链预测方法,汇总分析1956～1999年昆明市东川区的年降雨量资料,采用均值-标准差分级法,对各年的降雨量进行状态分级,分为洪涝、偏涝、正常、偏旱、干旱5个状态。
应用马尔可夫链及转移概率矩阵对昆明市东川区2000年的降雨量进行分析预测,并根据模糊集理论中的级别特征值预测降雨量。
结果表明:采用该方法预测的结果与实际情况相吻合。
关键词:马尔可夫链;云南干热河谷区;年降雨量;模糊集理论;平稳分布中图分类号:T V 213.9文献标志码:AP r e c i p i t a t i o n P r e d i c t i n g Mo d e l B a s e do n I m p r o v e d Ma r k o v C h a i nZ H O N G Y u a n -j i a n ,L I J i n g ,WA N G L o n g(T h e K e y L a b o r a t o r y f o r Wa t e r R e s o u r c e a n dWa t e r -s a v i n g I r r i g a t i o n ,Y u n n a nA g r i c u l t u r a l U n i v e r s i t y ,K u n m i n g 650201,C h i n a )A b s t r a c t :B a s i n g o n t h e p r e c i p i t a t i o n d a t a f r o m 1956t o 1999,a n d t a k i n g t h e m e a n s a n d s t a n d a r dd e v i a t i o n o f i n f o r m a t i o n s e r i e s a s t h e c l a s s i f i c a t i o ns t a n d a r d o f p r e c i p i t a t i o n ,t h e p a s t 44y e a r s a r e c l a s s i f i e d i n t o f i v e c l a s s e s a c c o r d i n g t o t h e p r e c i p i t a t i o n d a t a ,i .e .,w a -t e r -l o g g i n g y e a r ,w e a kw a t e r -l o g g i n g y e a r ,n o r m a l y e a r ,w e a k d r o u g h t y e a r ,a n d d r o u g h t y e a r .T h e p r e c i p i t a t i o n o f D o n g c h u a nd i s t r i c t o f K u n m i n g i n 2000i s p r e d i c t e d a n d a n a l y z e d u s i n g t h e w e i g h t e d M a r k o v c h a i n a n d t r a n s i t i o n p r o b a b i l i t y .T h e l e v e l c h a r a c t e r i s t i c s v a l u e o f f u z z y s e t s i s u s e dt o p r e d i c t t h e c o n c r e t e v a l u e o f p r e c i p i t a t i o n .I t i s c o n c l u d e d t h a t t h e r e s u l t o f p r e d i c t i o n b y t h e p r e s e n t m e t h o d a g r e e s w i t ht h e r e a l i t y .K e yw o r d s :m a r k o vc h a i n ;y u n n a nd r y -h o t v a l l e y r e g i o n ;p r e c i p i t a t i o n ;f u z z y s e t ;s t a t i o n a r y d i s t r i b u t i o n 马尔可夫链最基本的特征是在系统“现在”的状态已知的条件下,其“将来”的状态与“过去”的状态无关。
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基于改进CART算法的降雨量预测模型
随着气候变化日益明显，降雨量的预测对于农业、市政工程和水资源管理等领域至关
重要。
降雨量预测模型的研究和改进一直是气象学和数据科学领域的热门话题。
本文将基
于改进CART（Classification and Regression Trees，分类与回归树）算法，探讨构建一种更加准确的降雨量预测模型。
CART算法是一种非参数的决策树算法，其主要思想是通过对数据的划分来构建一个树形结构的预测模型。
在传统的CART算法中，通常使用基尼指数或者信息增益作为划分准则，但是这种方法会忽略样本之间的相似性，导致模型的预测能力不够稳定。
我们将对CART算法进行改进，引入一些新的方法来提高模型的准确度和稳定性。
我们将引入模型融合的思想，将多个基于CART算法的预测模型进行融合，从而降低模型的方差，提高整体的预测准确度。
模型融合可以采用bagging、boosting或者stacking 等方法，通过对模型进行加权平均或者投票来得到最终的预测结果。
这样一来，不同模型
之间的误差可以相互抵消，最终得到一个更加稳定和准确的预测结果。
我们将引入特征选择的方法，筛选出对降雨量预测具有重要影响的特征变量。
传统的CART算法在构建决策树的过程中会考虑所有的特征变量，但是有些特征变量可能对预测结果贡献不大，甚至会引入噪声。
我们可以通过特征选择的方法，如相关系数分析、方差筛选、主成分分析等，来筛选出最具预测能力的特征变量，从而提升模型的预测准确度。
我们还可以引入交叉验证的方法来评估模型的性能。
传统的CART算法在构建决策树时往往会出现过拟合的问题，导致模型在新数据上的预测能力不足。
通过引入交叉验证的方法，我们可以有效地评估模型的泛化能力，从而更加客观地衡量模型的优劣，并针对模型
的不足之处进行改进。
我们还可以引入集成学习的思想，将多个不同的预测模型进行组合，得到一个性能更
好的预测模型。
集成学习可以通过对不同模型进行融合来提高模型的预测能力，如随机森林、梯度提升树等。
这样一来，我们可以充分利用不同模型之间的优势互补，得到一个更
加强大和稳定的预测模型。
通过对CART算法进行改进，我们可以构建一种更加准确和稳定的降雨量预测模型。
通过模型融合、特征选择、交叉验证和集成学习等方法的引入，我们可以充分发挥CART算法的优势，提高模型的预测能力，为降雨量的精确预测提供更加可靠的技术支持。
在未来的
研究中，我们还可以进一步探讨其他改进CART算法的方法，如引入深度学习和神经网络等方法，从而不断提升降雨量预测模型的准确度和稳定性。