中国农业大学俞承禹、余红玲等:小样本条件下基于改进生成对抗网络和可解释性集成学习的土石料渗透系数预测
- 2026-05-14 07:17:24
中国农业大学俞承禹、余红玲等:小样本条件下基于改进生成对抗网络和可解释性集成学习的土石料渗透系数预测中文摘要 目的：本文旨在针对土石料渗透系数预测中存在小样本和可解释性不足的问题，探究基于生成模型的数据增强方法，以提高预测模型在小样本条件下的泛化能力。同时，结合具备可解释性的集成学习算法，增强预测结果的可信度，实现对土石料渗透系数的高精度预测。 创新点：1.提出一种基于改进生成对抗网络的数据增强方法，有效提升小样本条件下渗透系数预测模型的性能；2.构建基于改进轻量级梯度提升机（LightGBM）的渗透系数预测模型，结合优化算法实现渗透系数更高精度的预测；3.使用沙普利可加性解释方法（SHAP）对预测结果进行全局和局部解释，增强模型的可解释性；4.将所提方法应用于实际土方工程案例中，验证所提方法在工程实践中的有效性。 方法：1.将瓦瑟斯坦（Wasserstein）距离作为损失函数引入到条件生成对抗网络中，并基于Wasserstein条件生成对抗网络；2.利用LightGBM算法建立具有Huber损失函数和鱼鹰优化算法的高精度渗透系数预测模型；3.使用SHAP方法探究影响预测结果的关键特征，并分析不同特征在数据集中的具体作用。 结论：1.基于Wasserstein条件生成对抗网络的数据增强方法能够生成高质量的样本，有效解决小样本数据问题；2.基于结合Huber损失和鱼鹰优化的LightGBM算法建立的渗透系数预测模型具有较高的预测性能；3.使用SHAP方法能够对预测结果进行全局和局部分析，提升预测模型的可解释性。 关键词组：渗透系数预测；轻量级梯度提升机（LightGBM）；瓦瑟斯坦（Wasserstein）条件生成对抗网络；沙普利可加性解释方法（SHAP） 作者：俞承禹，余红玲，瞿晓峰，刘宝熙，徐良嗣，刘新宇，陈翔宇 Chengyu YU, Hongling YU, Xiaofeng QU, Baoxi LIU, Liangsi XU, Xinyu LIU, Xiangyu CHEN, 2026. Predicting permeability coefficients of earth-rock material using an improved generative adversarial network and explainable ensemble learning under small sample conditions. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A, 27(3):215-230. https://doi.org/10.1631/jzus.A2500127 2 本文精要导读 
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最新影响因子为3.9，位列JCR-Q1区、中科院二区。本刊于2010年底获得“中国出版政府奖”（首届期刊奖），2013年、2015年、2017年获得“中国百强科技期刊”称号，2013年成为首家获得“中国科技期刊国际影响力提升计划”项目A类资助的大学学报（2013-2015年度），并获得2019-2023年度及2024-2029年度“中国科技期刊卓越行动计划”资助。
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