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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明公开一种考虑SHAP归因分析的XGBoost‑FCGWA‑KELM的车辆实时燃油量计算方法，先采用极端梯度提升树XGBoost算法筛选提取车辆油耗重要特征，然后利用SHAP归因分析法筛选重要特征参数及其组合作为模型输入，再利用快速收敛狼群算法FCGWA对核方法极限学习机KELM中的输入层和隐含层之间的权值和偏置值进行自适应寻优，并将优化后的权值和偏置值带入KELM中对车辆油耗进行建模预测，根据实际输出得到车辆油耗预测值。本发明的优点是油耗预测模型精度高。
主权项：1.一种考虑SHAP归因分析的XGBoost-FCGWA-KELM的车辆实时燃油量计算方法，其特征在于：先采用极端梯度提升树XGBoost算法筛选提取车辆油耗重要特征，然后利用SHAP归因分析法筛选重要特征参数及其组合作为模型输入，再利用快速收敛狼群算法FCGWA对核方法极限学习机KELM中的输入层和隐含层之间的权值和偏置值进行自适应寻优，并将优化后的权值和偏置值带入KELM中对车辆油耗进行建模预测，根据实际输出得到车辆油耗预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种考虑SHAP归因分析的XGBoost-FCGWA-KELM的车辆实时燃油量计算方法
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