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基于Adaboost的客户流失预警模型
基于Adaboost的客户流失预警模型，张文思，张晓笛，随着通信市场竞争日趋激烈，存量客户运营已成为运营商企业的重点工作之一。其中客户流失预警与挽留则是存量客户运营中的重点与难
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集成学习（AdaBoost、Bagging）
包含基于决策树桩进行集成的AdaBoost、Bagging算法，并实现对学习结果的可视化。“*”表示支撑超平面边界的点，“+”、“-”分别表示正反例数据点，青色线条为集学习器（决策树桩）分类边界。
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基于Adaboost的改进多元线性回归算法中长期负荷预测
中长期负荷预测是电力系统规划、运行、控制的前提。提高预测精度对电力系统的安全性、经济性、环保性具有重要意义。针对小样本数据搭建的多元线性回归模型的异方差性影响,提出一种基于Adaboost的改进多元线性回归算法,该算法利用Adaboost算法动态调整不同样本对应的权值因子,并协调和组合各多元线性回归模型,在减弱异方差性影响的同时提高了算法的泛化能力。通过改进算法在进贤县用电数据集上进行负荷预测算例,验证了改进算法的有效性和实用价值。
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改进AdaBoost算法的条码识别
针对传统激光条码读写器受读取距离和条码形变等因素影响较大的缺点,提出一种基于决策树和AdaBoost算法融合的图像条码识别方法,采用5维特征提取法,结合条码图像特点,对条码图像进行标定.研究结果表明:本方法可以实现对视距内任意角度和距离条码的准确识别,并能有效识别脏污条码.该研究成果极大的方便了条码读取,可应用于物流系统检查、分拣货物等.
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