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建筑电表数据 AI 需求预测的数据接入验证
论文提出一套数据接入流水线，在模型训练前检测并修复电表数据缺陷，并用受控实验评估其对 24 小时前瞻预测的保护效果。实验显示修复后误差回到干净数据水平，同时保留 93% 训练目标，并公开了一个过度清洗导致预测变差的修正负结果。
arXiv cs.LG28 天前
#梯度提升
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基于GIS建成环境特征的行人流量机器学习预测框架
交通机构需要全网行人流量估计以优先安排安全投资，但人工计数昂贵且仅覆盖少量路口。作者提出机器学习流水线，利用开放GIS数据中的建成环境、土地利用与街道网络特征，预测波特兰101个城市路口的两小时晚高峰行人流量。最优配置为直方图梯度提升加泊松损失与L1特征选择，交叉验证RMSE较GLM基线降低12%…
arXiv cs.LG49 天前