【摘 要】
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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
【机 构】
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西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51878571)
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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
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