一种基于XGBoost算法和GA-PSO混合算法的城市燃气管道风险评价方法

本发明公开了一种基于XGBoost算法和GA‑PSO混合算法的城市燃气管道风险评价方法，包括：获取若干既有城市燃气管道的管道基础参数，计算管道风险值，构建城市燃气管道风险评价数据集；建立XGBoost机器学习模型并训练；采用GA‑PSO混合算法优化所述XGBoost机器学习模型的超参数，得到城市燃气管道风险评价模型；输入待评价城市燃气管道的基础参数，预测待评价城市燃气管道的管道风险值。本发明提供一种基于XGBoost算法和GA‑PSO混合算法的城市燃气管道风险评价方法，以解决现有技术中城市燃气管道风险评价方法量化精度不够，人力物力耗费较高的问题，实现定量和快速评价城市燃气管道风险，提高模型精度与泛化能力等目的。