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摘要:
以碳钢土壤腐蚀数据为对象,建立腐蚀率模型,对该材料的自然环境腐蚀规律进行研究.提出一种基于提升回归树(boosted regression trees)算法的新方法,针对实验数据小样本情况下的参数选取问题,采用ε不敏感损失函数、动态收缩系数对原算法进行改进.与神经网络、支撑向量回归(SVR)等多个典型算法进行对比研究.仿真数据和实验数据验证表明:改进的提升回归树算法对于数据的高维度、缺失值、高噪声等问题具有较好的鲁棒性,适合小样本数据的处理.利用该算法建立的模型能够准确的描述和预测碳钢在土壤中的腐蚀率,还可用于对腐蚀影响因素及因素间交互作用进行探索性分析.
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文献信息
篇名 应用提升回归树研究碳钢的土壤腐蚀规律
来源期刊 中南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 提升回归树 腐蚀率 碳钢 自然环境腐蚀 土壤
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 机械工程·控制科学与工程
研究方向 页码范围 1879-1886
页数 8页 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 穆志纯 140 1211 16.0 24.0
2 鲁庆 4 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
提升回归树
腐蚀率
碳钢
自然环境腐蚀
土壤
研究起点
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研究分支
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期刊影响力
中南大学学报(自然科学版)
月刊
1672-7207
43-1426/N
大16开
湖南省长沙市中南大学校内
42-19
1956
chi
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