结合张量分解与梯度提升决策树的货量预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种结合张量分解与梯度提升决策树的货量预测方法及系统，属于货量预测技术领域。本发明通过构建货量张量，并通过CP分解对货量张量进行低秩近似，从而过滤噪声，并从始发转运中心、目的转运中心和日期这3个维度提取货量变化因子，然后通过将始发转运中心、目的转运中心这2个维度的货量变化因子整合到梯度提升决策树模型中，更好地利用了历史货量变化趋势，提升了梯度提升决策树模型的货量预测精度。实验表明，本发明在相同超参数下，相比较只用梯度提升决策树的货量预测方法可以获得更高的预测准确率。