| 基于LightGBM的天然气管道周围滑坡灾害预测方法 |
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| 引用本文： | 张博,向旭,贾俊龙,张学洪,李春奇,彭君.基于LightGBM的天然气管道周围滑坡灾害预测方法[J].吉林大学学报(理学版),2023(2):338-346. |
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| 作者姓名： | 张博 向旭 贾俊龙 张学洪 李春奇 彭君 |
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| 作者单位： | 1. 国家管网集团川气东送天然气管道有限公司;2. 吉林大学软件学院;3. 中石化天然气分公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学基金(批准号：61502196)；;吉林省自然科学基金(批准号：20200201290JC)； |
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| 摘 要： | 针对天然气管道周围滑坡灾害预测中的数据缺失和特征数量少的问题，采用基于LightGBM框架实现的梯度提升决策树算法，通过插值法补齐缺失数据，利用历史特征数据生成近期特征和远期特征，得到影响斜坡演变过程各因素的重要性排序及算法最优参数集合，实现对天然气管道周围滑坡灾害的有效预测.结果表明，在对天然气管道周围滑坡灾害进行预测中，该方法相比XGBoost模型具有更高的准确率，同时处理速度也更快，证明了LightGBM算法在滑坡灾害预测方面应用的可行性和有效性.
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| 关 键 词： | LightGBM框架 滑坡 预警预报 机器学习 人工智能 |
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