แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Combined prediction model of gasoline octane loss value based on XGboost-GBDT combined prediction

Organization : Mahasarakham University. Faculty of Science, Chengdu Jincheng College. Department of Mathematics
Email : chenguoqing1139@163.com

Organization : Qinghai Normal University. School of Mathematics and Statistics
Email : 15013579391@163.com

Organization : Minnan Normal University. School of Mathematics and Statistics
Email : pxxxoc@163.com

Organization : Mahasarakham University. Faculty of Science
Email : piyapatr.b@msu.ac.th

Organization : Xihua University. School of Energy and Power Engineering
Email : 191758344@qq.com
keyword: XGBoost
ThaSH: Mathematical models
; Feature selection
ThaSH: Algorithms
; Fusion model
; Gradient Boosting
Abstract: Establishing a gasoline octane loss value influence factor and prediction model can provide an optimization reference for industry to optimize the desulfurization and olefin reduction process flow, in addition to providing an efficient and low-cost octane loss prediction method can complement the current complex and high-cost octane measurement methods. In this paper, XGBoost and Random Forest models are applied to realize the screening of gasoline octane loss value problem. XGBoost and GBDT models are applied for weighted combination using inverse error method. The problems such as the large error of a single model are corrected, and the combined prediction model of XGBoost-GBDT finally obtains a MAPE of 0.0883 and an RMSE of 0.1660, which achieves further
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Modified: 2025-09-15
Created: 2022
Issued: 2025-09-15
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In King Mongkut's University of Technology North Bangkok Faculty of Applied Science, Thai Statistical Association (TSA) and Statistics Cooperative Research Network (Statistics CRN). The Proceeding of International Conference on Applied Statistics (ICAS 2022) (pp.76-84). Bangkok : King Mongkut's University of Technology North Bangkok
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ICAS 2022pp.76-84.pdf 884.55 KB
ใช้เวลา
0.025619 วินาที

Chen, Guoqing
Title Contributor Type
Combined prediction model of gasoline octane loss value based on XGboost-GBDT combined prediction
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chen, Guoqing;Fang, Ziqiang;Peng, Haiyang;Busababodhin P.;Wang, Huiyan

บทความ/Article
Fang, Ziqiang
Title Contributor Type
Combined prediction model of gasoline octane loss value based on XGboost-GBDT combined prediction
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chen, Guoqing;Fang, Ziqiang;Peng, Haiyang;Busababodhin P.;Wang, Huiyan

บทความ/Article
Peng, Haiyang
Title Contributor Type
Combined prediction model of gasoline octane loss value based on XGboost-GBDT combined prediction
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chen, Guoqing;Fang, Ziqiang;Peng, Haiyang;Busababodhin P.;Wang, Huiyan

บทความ/Article
Busababodhin P.
Title Contributor Type
Combined prediction model of gasoline octane loss value based on XGboost-GBDT combined prediction
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chen, Guoqing;Fang, Ziqiang;Peng, Haiyang;Busababodhin P.;Wang, Huiyan

บทความ/Article
Wang, Huiyan
Title Contributor Type
Combined prediction model of gasoline octane loss value based on XGboost-GBDT combined prediction
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chen, Guoqing;Fang, Ziqiang;Peng, Haiyang;Busababodhin P.;Wang, Huiyan

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,845
รวม 1,846 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 28,393 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 19 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 4 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
รวม 28,420 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.46