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基于特征处理技术的应变型岩爆预测数据驱动模型
编号：122
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更新：2024-10-08 12:00:18
浏览：197次
口头报告
摘要
本研究收集了344个岩爆案例组成数据集，其中8个影响因素作为模型的输入，4个岩爆等级作为输出。在预处理阶段，通过回归插补策略估计了缺失的影响因素值，并通过几种降维和聚类的组合方法重新标记数据集，其中前者包括主成分分析（PCA）、特征选择（FS）和t分布随机邻域嵌入（t-SNE），后者为高斯混合模型（GMM），并根据工作原理分析其效果。然后分别建立了9个机器学习模型，并采用4种优化算法搜索模型的最优超参数，对其预测性能进行了评估和比较。通过性能评价确定了最优组合模型，并将其应用于实际岩爆预测。
关键词
暂无
报告人
李鲒
讲师 华东交通大学全部评论
重要日期
-
会议日期
10月18日
2024
至10月21日
2024
-
09月10日 2024
初稿截稿日期
-
10月08日 2024
报告提交截止日期
-
10月21日 2024
注册截止日期
主办单位
中国土木工程学会隧道及地下工程分会
中山大学
中山大学
承办单位
中山大学土木工程学院
隧道工程灾变防控与智能建养全国重点实验室
隧道工程灾变防控与智能建养全国重点实验室
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