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申请/专利权人：兰州理工大学
摘要：本发明公开了一种基于时间LightGBM模型的震级时间序列预测方法，本发明通过时间信息作为主要的数据分析和基于梯度的决策树来构建强大的预测LightGBM模型，提高快速训练和高效预测效率，实现对地震目录数据震级时间序列的准确且可解释性预测。本发明利用时间序列数据和LightGBM模型来进行高效预测，不仅拟合速度迅速，并且具有优化的算法和数据结构，使得预测结果可以在更短的时间内得出，提高了预测效率等。
主权项：1.一种基于时间LightGBM模型的震级时间序列预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、对数据进行预处理；S2、从地震目录数据中选择最相关和最重要的特征；S3、根据结构化的地震目录数据，选择基于梯度提升树的LightGBM模型，进行初始化调参，并进行模型训练和性能评估；S4、在预测地震目录数据震级特征时，通过加载已经训练好的LightGBM模型进行预测操作；S5、在不断迭代的过程中，通过不断调整和优化模型，来改进地震目录数据的推理结果；S6、根据已有的大量地震目录数据，分析地震震级预测结果，并绘制预测未来震级相关曲线图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州理工大学 一种基于时间LightGBM模型的震级时间序列预测方法
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