基于随机森林的砂土地震液化预测模型

• 作者: 樊旭 薛新华 黄浩
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 砂土液化 随机森林 原位测试 液化势
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 水工建筑
• 页码范围: 158-161,173
• 页数: 5页
• 分类号: TV16
• 字数: 3690字
• 语种: 中文

摘要

为研究随机森林(Random Forest,简称RF)智能算法对于砂土地震液化预测判别模型的适用性,在综合考虑地震因素、土层埋藏情况、砂土特性的基础上,选取地震等级、埋深、上覆压力、探锥阻力、最大地面加速度、有效上覆压力等6个评价指标,构建了基于随机森林算法的砂土地震液化判别模型.利用规范法基于工程实例对随机森林砂土液化判别模型进行对比验证,验证结果表明随机森林砂土液化判别模型具有较高的预测精度,是一种可行的砂土液化判别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄浩	四川大学水利水电学院	135	697	13.0	21.0
2	薛新华	四川大学水利水电学院	35	164	6.0	11.0
3	樊旭	四川大学水利水电学院	2	4	1.0	2.0