基于梯度提升决策模型的空间占用检测研究
Occupancy detection based on extreme gradient boosting decision model
1. 安徽工业大学 管理科学与工程学院, 安徽 马鞍山 243000
2. 南京大学 计算软件新技术国家重点实验室, 南京 210000
3. 河海大学 公共管理学院, 南京 210000
摘要
随着绿色建筑和绿色生态城区经济激励机制基本形成，面对大量多维空间占用数据，大数据绿色建筑节能体系应运而生。然而大量多维的建筑数据却没有被充分利用，且传统空间占用检测模型分类精度还不够准确，模型时间复杂度较高。利用UCI占用检测数据集，在原始数据集上加入时间戳，使模型分类精度均获得提高，同时利用MCMR（最大相关最小冗余）方法进行特征选择，通过随机森林作为分类器验证分类效果，获取最优特征子集。利用选取的特征子集构建占用检测模型，其中XGBoost模型与随机森林模型（RF）进行比对，分类精度较高，且时间复杂度更低。
基金项目
国家社科基金资助项目(15BJL014)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0907
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 736-741
文章编号: 1001-3695(2019)03-019-0736-06
发布历史
[2019-03-05] 印刷出版
引用本文
徐新卫, 丁敬安, 柳智才, 等. 基于梯度提升决策模型的空间占用检测研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 736-741. (Xu Xinwei, Ding Jing'an, Liu Zhicai, et al. Occupancy detection based on extreme gradient boosting decision model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 736-741. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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