Performance evaluation of hybrid WOA-XGBoost, GWO-XGBoost and BO-XGBoost models to predict blast-induced ground vibration
时间: 2025-01-23 20:09:16 浏览: 33
### 鲸鱼优化算法与其他优化算法结合XGBoost模型在预测爆破引起地面振动中的应用
#### 模型概述
混合WOA-XGBoost、GWO-XGBoost 和 BO-XGBoost 是三种不同的优化策略与 XGBoost 结合形成的增强版机器学习模型。这些模型利用各自独特的优化机制来调整 XGBoost 的超参数，进而提高模型的泛化能力和预测精度。
- **WOA-XGBoost** 使用鲸鱼优化算法 (Whale Optimization Algorithm)，一种模拟座头鲸捕食行为的群体智能优化技术[^1]。
- **GWO-XGBoost** 则采用灰狼优化器 (Grey Wolf Optimizer)，模仿自然界中灰狼的社会等级结构及其狩猎过程来进行全局搜索和局部开发操作[^2]。
- **BO-XGBoost** 应用了贝叶斯优化 (Bayesian Optimization)，通过构建概率代理模型以指导后续样本的选择，在较少试验次数内找到最优解[^3]。
#### 性能评估指标
为了全面评价上述三个模型针对爆破引发地面震动这一特定应用场景下的表现，通常会考虑以下几个方面：
- **准确性**：衡量模型输出结果与实际观测值之间的吻合程度；
- **鲁棒性**：考察不同条件下模型能否保持稳定的表现；
- **计算效率**：关注训练时间和资源消耗情况；
- **可解释性**：分析模型内部工作原理以及各因素的影响权重；
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import numpy as np
def evaluate_performance(y_true, y_pred):
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
print(f'Root Mean Squared Error: {rmse}')
print(f'R-squared Score: {r2}')
# 假设已经得到了真实值y_true和预测值y_pred
evaluate_performance(y_true, y_pred)
```
#### 实验设计建议
考虑到爆破活动本身的复杂性和不确定性，实验过程中应当尽可能多地收集影响因子数据，并合理划分测试集与验证集的比例。同时，可以引入交叉验证等手段进一步确保结论的有效性。
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- 提供了Notepad2的下载链接，用户可以通过该链接获取安装包。
#### 文件压缩包内文件名
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在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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一
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然而，请注意：
1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1