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申请/专利权人：山东大学
申请日：2023-12-25
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118134238A
主分类号：G06Q10/0635
分类号：G06Q10/0635;G06Q50/40;G06N20/20
优先权：["20230830 CN 2023111083115"]
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明提出了一种XGBoost运输企业安全风险评估方法及系统，涉及交通运输数据预测技术领域，具体方案包括：获取待评估企业的运输数据，基于构建的企业风险评价指标集，提取待评估企业的运输特征；通过训练后的安全风险评估模型处理待评估企业的运输特征，以生成并输出所述待评估企业的安全风险评估结果，包括企业风险等级和企业风险管理措施；本发明采用贝叶斯优化对XGBoost模型进行调参，同时引入SHAP值对分类结果进行可视化解释，给出相对准确的企业风险等级和企业风险管理措施。
主权项：1.一种XGBoost运输企业安全风险评估方法，其特征在于，包括：获取待评估企业的运输数据，基于构建的企业风险评价指标集，提取待评估企业的运输特征；通过训练后的安全风险评估模型处理待评估企业的运输特征，以生成并输出所述待评估企业的安全风险评估结果，包括企业风险等级和企业风险管理措施；其中，所述安全风险评估模型，包括XGBoost-BO模型和Shapley解释模型，所述XGBoost-BO模型是使用贝叶斯优化对XGBoost模型进行参数优化，得到性能最优的分类模型，所述Shapley解释模型，计算运输特征对企业风险等级的边际贡献，进而给出企业风险管理措施。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种XGBoost运输企业安全风险评估方法及系统
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