本申请公开了一种空铁联运中转城市推荐方法，方法包括：采集并处理空铁联运订单历史数据，从中选取与旅客选择中转城市行为相关联的特征，按时间维度对订单历史数据进行划分，形成训练数据集、验证数据集与测试数据集；基于训练数据集与验证数据集，针对空铁联运中转城市的数据不平衡特点，采用数据不平衡处理方法处理数据，并使用超参数调优方法确定模型最佳超参数组合，训练出最优的空铁联运中转城市预测模型；使用训练好的最优的空铁联运中转城市预测模型完成测试数据集预测，推荐输出最优空铁联运中转城市方案。本申请还公开了一种空铁联运中转城市推荐系统。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及一种联运方案设计方法，特别涉及一种空铁联运中转城市推荐方法及其系统。
技术介绍
1、当前，基于xgboost模型的空铁联运中转城市推荐模型已经建立并使用，但随着越来越多的中转城市的加入，数据不平衡问题更加突出，对模型使用便捷性、预测效果和泛化能力的要求更高。
2、因此，为解决现有技术中存在的上述问题，亟需提出了一种基于catboost模型的空铁联运中转城市推荐方法，设计一种符合旅客选择空铁联运数据特点处理数据不平衡方法，采用使用更简单、效果更好的catboost模型作为基准模型，在两个测试集合上证明了模型效果的进一步提升，且泛化能力较好。并通过shap解释框架，提高catboost机器学习黑盒模型的透明度。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种空铁联运中转城市推荐方法及其系统，为了解决现有技术中存在的问题，提出了一种基于catboost模型的空铁联运中转城市推荐方法。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种空铁联运中转城市推荐方法，方法包括：
>3、空铁联运数据准本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述空铁联运中转城市预测模型为CatBoost模型，所述解释框架为SHAP解释框架。
4.根据权利要求3所述空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述空铁联运数据准备步骤还包括：
5.根据权利要求3所述空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述空铁联运中转城市预测模型构建步骤还包括：
6.根据权利要求3所述空铁联运中转城市推荐方...
【技术特征摘要】
1.一种空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述空铁联运中转城市预测模型为catboost模型，所述解释框架为shap解释框架。
4.根据权利要求3所述空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述空铁联运数据准备步骤还包括：
5.根据权利要求3所述空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述空铁联运中转城市预测模型构建步骤还包括：
6.根据权利要求3所述空铁联运中转城市推荐方法，其特征在于，所述空铁联运...
【专利技术属性】
技术研发人员：单杏花，白广栋，翁湦元，赵楠，张启蒙，黄家玮，郭晓亮，朱建军，武晋飞，李志彬，谭雪，余启林，李涅白，王斌，檀小峰，汤琪凯，王妍芳，赵英奇，汪健雄，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。