[发明专利]一种基于XGBoost算法的个体出行行为预测方法、系统及终端有效
| 申请号： | 202110239454.4 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112990284B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 张红伟;崔逊龙;戚晓东;谢国豪 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙) 34144 | 代理人： | 潘飞 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于大数据模型预测技术领域，具体涉及一种基于XGBoost算法的个体出行行为预测方法、系统及终端。所述方法包括如下步骤：S1：获取用于表征用户行为特征的历史数据；S2：对获取的历史数据进行预处理得到样本数据集；S3：构建基于XGBoost算法的个体出行行为的预测模型；S4：设定预测模型的超参数，通过分层三折交叉差分器对预测模型进行超参数调整，并利用训练数据集对预测模型进行训练，直到所述预测模型达到评价指标的要求；S5：采用预测数据集作为输入样本，利用训练好的预测模型对样本输出进行输出，从预测模型的输出中获得关于用户出行行为决策的预测结果。该方法、系统或终端可以解决现有技术无法准确预测个体出行行为决策的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 xgboost 算法 个体 出行 行为 预测 方法 系统 终端 | ||
【主权项】：
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