基于交叉验证的XGBoost算法在岩爆烈度分级预测中的适用性探讨

• 作者: 严健 何川 吴枋胤 张钧博 蒙伟
• 来源期刊: 隧道建设（中英文）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 岩爆预测 交叉验证 XGBoost 可靠性分析 指标重要性
• 年，卷（期）: 2020,（z1）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 247-253
• 页数: 7页
• 分类号: U45
• 语种: 英文
• DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2020.S1.031

摘要

为解决机器学习算法在样本较少时,所得岩爆烈度等级的预测结果存在可靠性不足的问题,采用一种基于交叉验证的XG-Boost算法,并讨论其适用性.先选取岩石单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt、洞室围岩最大切应力σθ、岩石弹性变形指数Wet以及岩体完整性系数KV等5个评价指标;再以国内外岩爆实例数据为样本,通过多次交叉验证计算XGBoost算法岩爆预测准确率,与支持向量机算法、随机森林算法所得准确率比较;最后对评价指标重要性进行分析.结果表明:1)在样本较少时,样本划分和排序的随机性对预测结果影响较大,通过多次交叉验证求取预测结果平均值,可提高结果可靠性;2)评价指标中KV与σθ 重要性最大,σc重要性最小;3)XGBoost算法具有较高的预测准确率,在岩爆烈度分级预测中具有一定适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何川		351	7915	49.0	72.0
2	严健		18	37	3.0	5.0
3	张钧博		7	14	2.0	3.0
4	吴枋胤		4	5	1.0	2.0
5	蒙伟		7	13	2.0	3.0