浅谈机器学习在桥梁工程中的应用

本文从机器学习的概念和算法着手,对机器学习的国内外研究现状进行了综述,阐述了机器学习在桥梁工程实践中的具体应用,并对机器学习分析的未来发展进行了展望。     

机器学习研究思路和途径的探讨

机器学习是机器人工程领域最活跃,最有潜力的方向之一。本文概述了机器学习当前研究的方向:符号机器学习、集成机器学习、增强机器学习、统计机器学习,梳理了各自的理论基础。在此基础上,以统计机器学习为重点,就其一致性、收敛性、推广性以及构造算法的原则四个核心方面进行了综述,最后提出几点思考和建议。     

基于Stacking集成算法的岩爆等级预测研究

岩爆是地下工程面临的一个巨大灾害，岩爆预测可以降低岩爆带来的危害。机器学习是岩爆预测方法的研究热点和发展方向，但现阶段各机器学习算法表现不同，并且相互独立工作，没有融合，不能优势互补，导致各机器学习算法的准确率、泛化性和稳定性较低。本文采用Stacking集成算法，融合现阶段使用较多的8个机器学习算法(4个集成算法和4个基本算法)，充分发挥各算法的优势，实现优势互补；为保证新特征信息具有多样性，结合各种机器学习算法的原理和岩爆样本库的特点，提出3组考虑多个岩爆预测指标的Stacking集成算法，每组算法拥有不同基模型和多个元模型，解决了传统Stacking集成算法接受特征信息受限和元模型选择困难的难题。对比分析各组Stacking集成算法与独立算法的准确率、精确率、召回率和F1值，结果表明构建的Stacking集成算法可以有效融合各机器学习算法，预测性能显著提升。在3组Stacking集成算法中，Stacking集成算法二的基模型由Random Forest Classifier,Extra Trees Classifier,Gradient Boosting Classifier和L...     

数据挖掘中机器学习的应用

本文在介绍机器学习发展历程的基础上,指出了机器学习在数据挖掘中的特性。以GSM网络户外移动终端定位为例,利用三个阶段的定位算法,提高了定位的精度与速度。     

基于机器学习的高校就业情况大数据分析及预测

机器学习能够通过不断获取新的知识与技能,算法可以得到不断的完善与发展。文章基于机器学习对高校就业大数据进行研究,讨论机器学习对高校就业大数据的意义,并对高校就业情况进行了预测,希望能够为高校教育的研究与发展提供一定的参考。     

基于机器学习方法的区间组合预测模型优化

随着数据量的不断增多,对于预测精度的要求也越来越高。引入了机器学习中的损失函数和梯度下降算法,与传统的线性规划求解组合系数方法相比,简化了计算步骤,在保证精度的同时也提升了算法对大量数据的处理能力。最后通过实例表明,基于机器学习方法的区间组合预测模型能够有效地提升预测精度。     

基于XGBoost算法的房价预测模型

随着人工智能技术的快速发展,机器学习被广泛应用于各行各业,并在多个领域都取得了较好的成果.房价是一个影响因素复杂的热点问题,难以对其做出全面准确的预测.因此,本文尝试在一个相对稳定条件下将相关的机器学习算法应用于房价预测中.本文首先对数据进行缺失值处理、样本的因变量相关分析及标准化处理等一系列预处理,然后结合互联网数据和机器学习中的XGBoost算法对数据集进行建模和训练,最终实现对房价的精准预测.     

决策树算法ID3的应用研究

如何利用机器学习方法解决仿真机器人足球中环境的复杂性一直是该领域的一大难题。通过对机器学习方法中决策树学习算法的研究与探讨,本文介绍了基于决策树算法的几种分类技术,重点介绍了具有很大影响的ID3算法,并提出将基于ID3的决策算法应用到Robo Cup仿真球队中。基于ID3算法,以传球决策为实例,Agent实时的判断是否执行传球,如果不传球下一步的行为如何等等。实验表明,将ID3算法算法应用于传球训练中,能够使Agent在传球的准确性方面有很大提高。     

基于气象因素的PM2.5质量浓度预测模型探讨

要想确保预测模型有良好的拟合效果,必须要构建多元回归模型以及机器学习预测模型,以此预测PM2.5质量浓度。本文在介绍改善输入因子的基础上,分别介绍了多元线性回归预测模型和机器学习算法预测模型,希望可以为有需要的人提供参考意见。     

建筑能耗监测数据预处理阶段机器学习算法的应用研究

为了更好地应用建筑能耗监测数据预处理阶段机器学习算法,就需要针对实际应用展开分析与研究,最终从根本上提高建筑能耗监测的实际效率与质量。基于此,在本篇文章中将会针对机器学习算法在建筑能耗监测数据预处理阶段的实际应用展开研究,希望可以为相关人员提供参考帮助。