基于集成学习的盐穴造腔预测及工艺参数智能设计

陈加松,王桂九,白雪峰,段冲,施锡林,张桂民,李小菲,金辉,李金龙

Ensemble learning-based prediction of salt cavern leaching and intelligent design of process parameters

Jiasong CHEN,Guijiu WANG,Xuefeng BAI,Chong DUAN,Xilin SHI,Guimin ZHANG,Xiaofei LI,Hui JIN,Jinlong LI

表 4 集成学习模型参数表

Tab.4 Parameter table of ensemble learning model

基学习器 树数量 最大深度 学习率 行采样率 列采样率 特征采样 L1正则化参数 L2正则化参数 分割所需 最小样本数 叶节点所需 最小样本数 XGBoost 500 6 0.05 0.8 0.8 — 0.2 1.0 — — LightGBM 500 6 0.05 0.8 0.8 — 0.2 1.0 — — Random Forest 300 12 — — — sqrt — — 6 4 Gradient Boosting 300 6 0.05 0.8 — — — — — —