基于决策树算法的水位观测干扰识别模型

• 作者: 严俊峰 尹晶飞 张明 徐梦林 沈钰
• 来源期刊: 国际地震动态
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水位观测 决策树 干扰识别
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 27-34
• 页数: 8页
• 分类号: P315.61
• 字数: 4599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-4975.2019.11.005

摘要

为提高地下水位观测数据中干扰事件的识别效率,利用决策树算法对宝坻等5个台站近5年的水位观测数据进行样本训练和数据验证.结果表明,决策树算法对观测系统干扰和场地环境干扰事件的分类准确率在80％以上.在大量准确的训练样本基础上,决策树算法对于各种水位干扰事件具有良好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明		9	5	1.0	1.0
2	尹晶飞		3	6	1.0	2.0
3	沈钰		1	0	0.0	0.0
4	严俊峰		2	1	1.0	1.0
5	徐梦林		5	11	1.0	3.0