申请/专利权人：内蒙古荣通数链煤炭科技有限公司

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726263A

主分类号：G06Q10/0834

分类号：G06Q10/0834;G06N20/00;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本申请提供了一种基于机器学习算法的煤炭公路运价预测方法，包括S1，获取历史煤炭公路运价的数据，对数据进行异常值处理，用处理后的数据构造特征；S2，将构造的特征数据划分为训练数据和测试数据；S3，将训练数据输入XGBRegressor预测模型进行训练，通过5折交叉验证调整预测模型的各项参数；S4，通过MAE值查看预测模型性能的变化，确定预测模型参数设定是否合理，预测模型是否过拟合或欠拟合；S5，预测模型参数设定合理、不存在过拟合和欠拟合时，确认并生成XGBRegressor预测模型；S6，将测试数据传入预测模型，评估预测模型的拟合性；本发明利用XGBRegressor预测模型可以更快、更全的计算出当日煤炭公路运价，提高了下游客户了解运价的及时性、高效性和全面性。

主权项：1.一种基于机器学习算法的煤炭公路运价预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取历史煤炭公路运价的数据，对数据进行异常值处理，用处理后的数据构造特征；S2，将构造的特征数据划分为训练数据和测试数据；S3，将训练数据输入XGBRegressor预测模型进行训练，通过5折交叉验证调整XGBRegressor预测模型的各项参数，通过5折交叉验证将S2中的训练数据和测试数据重新划分，形成训练集和测试集；S4，通过训练过程中每轮迭代训练集和测试集的MAE值查看XGBRegressor预测模型性能的变化，确定XGBRegressor预测模型参数设定是否合理，XGBRegressor预测模型是否过拟合或欠拟合；S5，XGBRegressor预测模型参数设定合理、XGBRegressor预测模型不存在过拟合和欠拟合时，确认并生成XGBRegressor预测模型；S6，将测试数据传入上述XGBRegressor预测模型，评估XGBRegressor预测模型的拟合性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 内蒙古荣通数链煤炭科技有限公司 一种基于机器学习算法的煤炭公路运价预测方法

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