面向任务携行航材品种确定和消耗预测的特征选择分析

为进一步提高对携行航材品种确定和消耗数量预测的准确性,针对非线性多影响因素的品种分类和消耗预测模型中的特征选择问题进行研究.对影响携行航材需求的因素进行分析,建立三级特征体系,并针对品种确定和消耗预测提取相应的特征集合;采用XGboost、灰色关联度分析(grey relation analysis,GRA)、决策试验和评价实验法(decision making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)等方法对各影响特征进行重要性排序和相关性分析;综合运用定性和定量分析方法筛选特征;分别建立可用于品种确定和数量预测的精简版特征集合.该研究可为后续提高携行航材品种确定和预测的准确率和运算效率提供参考.     

高层建筑抗震结构设计

高层建筑结构设计中构造设计合理,重视抗震理念,加以高效准确的计算机结构分析软件系统,具体情况有针对性地综合来解决,这样设计出的建筑构造则能通过实际长期使用的考验。抗震设计的重要性丝毫不亚于结构本身的计算分析重要性。本文针对高层建筑结构抗震的设计理论进行分析,提出了从实际设计中总结出的设计理念和设计方法,并介绍了部分实用的解决方案。     

基于XGboost 算法的面向任务携行航材品种确定方法

为解决传统选取航材品种方法对人的经验依赖较多、准确率不高、运算效率低等问题,提出一种采用XGboost算法的携行航材品种选择方法.建立分类特征体系,使用XGboost算法对特征进行重要性排序、分析和筛选,构建精简版分类特征体系,使用K折交叉验证法和经验调参对样本数据分组和训练,并与GBDT、RF、Adaboost等分类算法的结果比析.结果表明:XGboost算法可减少人为因素干预,在携行航材品种确定应用中具有高效性、科学性和优越性.