基于Stacking回归模型的超导材料临界温度预测方法研究

何素贞, 杨冬平

延边大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (01) : 32 -36.

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延边大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (01) : 32 -36. DOI: 10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2025.01.001

基于Stacking回归模型的超导材料临界温度预测方法研究

    何素贞, 杨冬平
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摘要

为了更好地预测超导材料临界温度,提出了一种基于Stacking回归模型的超导材料临界温度预测方法.该方法利用化学元素周期表的序数和原子数百分比构建特征向量,然后通过结合Extra Trees、Ridge Regression和XGBoost 3种算法的Stacking回归模型对临界温度进行预测.研究结果表明:该方法可较好地预测超导材料临界温度(决定系数R2为0.93),且优于Kam H提出的方法.与采用复杂特征工程结合机器学习的方法相比,该方法在简便性和有效性方面也具有一定优势.研究结果为超导材料临界温度的智能预测提供了新思路.

关键词

Stacking模型 / 超导材料 / 临界温度 / 机器学习 / 评价指标

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基于Stacking回归模型的超导材料临界温度预测方法研究[J]. 延边大学学报(自然科学版), 2025, 51(01): 32-36 DOI:10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2025.01.001

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