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摘要:
为了提高岩爆预测模型的精度,以围岩洞壁最大切向应力(MTS)、岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石单轴抗拉强度(UTS)、应力系数(SCF)、脆性系数(BI)、岩石弹性能指数(EEI)等参数作为预选预测指标.运用修正散点图矩阵分析指标间、指标与岩爆等级间的关系,筛选指标集中的离群值,确定构成岩爆预测的指标体系.引入并优化随机森林算法,采用Randomize Search CV和Grid Search CV方法寻求最优超参数,运用优化后模型对岩爆实例进行岩爆倾向性等级预测,并将预测结果与神经网络模型(ANN)、支持向量机模型(SVM)、XGBoost模型结果进行分析对比.研究表明:修正散点图矩阵对筛选多维岩爆数据离群值是有效的,优化后的Random Forest模型的预测准确率为92.6%,为岩爆倾向性分级提供一种新的方法.
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文献信息
篇名 基于修正散点图矩阵与随机森林的岩爆等级预测
来源期刊 有色金属工程 学科 工学
关键词 岩爆灾害等级预测 修正散点图矩阵 指标优选 优化随机森林模型
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 地质采矿与安全工程|Geology ,Mining and Safety Engineering
研究方向 页码范围 120-128
页数 9页 分类号 TD32
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-1744.2022.03.016
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
岩爆灾害等级预测
修正散点图矩阵
指标优选
优化随机森林模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
有色金属工程
月刊
2095-1744
10-1004/TF
16开
北京南四环西路188号总部基地18区23号楼
1949
chi
出版文献量(篇)
3344
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7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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