二分图中含有大圈的2-因子

设G=(V₁,V₂;E)是一个二分图,其顶点数目满足|V₁|=|V₂|=n≥(k+1)s+1,s和k是满足s≥3并且k≥1的两个正整数. 定义σ_1,1为图G的属于不同分划中的不相邻顶点的最小度和,证明了如果σ_1,1(G)≥2[(1-1/s)n]+2, 则G有一个2-因子包含至少k个圈,使得每个圈的长至少为2s.     

基于机器学习算法的输电线路工程投资预测

技术方案深度的不足导致依据定额概预算来确定输电线路工程投资的方法准确性低、工作量大,因此,研究基于机器学习的投资预测模型需求迫切。针对输电线路投资的高维数、非线性等特点,提出了基于极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)算法的输电线路工程投资预测方法。通过采用实际输电线路工程数据对模型进行训练和测试,预测结果显示XGBoost模型在预测精度、结果偏差方面相较于神经网络和支持向量机(support vector machine, SVM)都具有较大的优势,能输出指标重要性排序,为决策者提供有效的投资额和控制指标参考,且模型的可靠性和可解释性较高。