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摘要
针对绞吸挖泥船泥浆浓度γ测量仪具有辐射性，发生故障时现场不能检修，容易造成施工中断。文章提出了一种基于极限梯度提升树(XGBoost)集成学习的绞吸挖泥船泥浆浓度预测方法，研究表明XGBoost浓度预测模型的拟合优度为0.953 2,均方根误差仅为1.423,预测效果较好。在挖泥船施工时即可利用XGBoost学习挖泥船施工数据，进而建立挖泥船泥浆浓度预测模型，实现泥浆浓度的实时预测，在γ浓度仪发生故障时可有效代替其工作，提高了挖泥船施工的连续性。
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单位长江航道规划设计研究院
