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作者：王言昕;江雨润;吴小康;罗铭;黄尔;
单位：四川大学山区河流保护与治理全国重点实验室;
摘要：计算宽级配推移质运动是河流泥沙学科的难点之一。为探寻分类梯度提升算法在预测推移质输沙率方面的效果，筛选了3 060组天然河道输沙数据，将其划分为单一流域和综合流域两组，以此获取算法在这两种情况下的预测结果，并利用3种传统公式进行对比，最后对单点进行多次重复调参验证调参次数对于算法预测性能的影响。结果表明，分类梯度提升算法对单一流域的预测效果优于综合流域；增加训练集和测试集的划分次数能够减轻划分方式带来的影响；多次重复调参可提高算法的预测性能；分类梯度提升算法相较于传统输沙率公式效果更好。
关键词：分类梯度提升算法;;推移质输沙率;;机器学习;;野外数据
基金资助：第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK020401);; 四川省自然科学基金项目(2024NSFSC0981);; 中国博士后科学基金项目(2024M752215);; 高校基本科研业务费项目(2024SCU12092)
