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基于分布式集成学习的货运承运清算盈亏预测方法及系统 

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申请/专利权人:西安交通大学

摘要:本发明公开一种基于分布式集成学习的货运承运清算盈亏预测方法及系统,通过构建分布式化和容器化的平台底座,解决了货运承运清算数据规模大,传统分析手段性能不足的问题,实现了整个平台的容器化自动部署、资源动态扩展和细粒度管理;通过设计面向货运承运清算大数据的分布式数据采集、处理和特征工程方法,实现货运承运清算大数据的关键特征提取的定制化、自动化。通过设计基于分布式集成学习的智能盈亏预测算法,在货运承运清算数据特征上构建智能盈亏预测模型,实现货运承运清算盈亏的智能预测微服务系统,进而为集团公司货运营销、运输生产、经营决策提供数据依据和决策支持。

主权项:1.一种货运承运清算盈亏模型构建方法,其特征在于,包括以下步骤:对货运承运清算盈亏评估问题进行数学建模,融合RandomForest、XGBoost和LightGBM三种集成学习方法构建集成学习模型,将货运承运清算特征数据作为特征,并通过对原始的各个清算项进行计算之后得到的盈亏结果作为标签,构建用于训练货运承运清算盈亏评估模型的训练数据;在所述训练数据基础上,采用梯度下降法分别训练XGBoost承运清算模型、RandomForest承运清算模型和LightGBM承运清算模型,最后将模型的输出结果进行优化加权,形成最终的承运清算盈亏模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安交通大学 基于分布式集成学习的货运承运清算盈亏预测方法及系统

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