期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于MICE_RF的组合赋权—极限随机树岩爆预测模型
被引量：
1
1
作者
温廷新
苏焕博
《黄金科学技术》
CSCD
2022年第3期392-403,共12页
目前岩爆预测的真实训练数据量小、数据存在缺失,为了更加准确地预测岩爆等级,提出了一种基于链式随机森林多重插补(MICE_RF)算法的组合赋权—极限随机树(ET)预测模型。首先,在选取岩爆灾害主要评判指标的基础上,采用MICE_RF算法插补缺...
目前岩爆预测的真实训练数据量小、数据存在缺失,为了更加准确地预测岩爆等级,提出了一种基于链式随机森林多重插补(MICE_RF)算法的组合赋权—极限随机树(ET)预测模型。首先,在选取岩爆灾害主要评判指标的基础上,采用MICE_RF算法插补缺失数据;然后,由改进层次分析法(IAHP)和基于指标相关性的权重确定方法(CRITIC)确定指标主、客观权重,并引入权向量距离概念对指标组合赋权;最后,将插补和赋权后数据集采用ET算法,构建岩爆等级预测模型。利用国内外工程实例数据进行20次随机抽样试验,并与其他模型进行对比分析。结果表明:MICE_RF插补后可显著提高岩爆模型预测效果;改进AHPCRITIC法较改进前更具优势,该模型平均预测准确率为93.10%,各比较指标结果均优于对比模型,预测结果更稳定。
展开更多
关键词
岩爆等级预测
数据缺失
链式
随机
森林的多重插补(MICE_RF)
算法
组合赋权
权向量距离
极限
随机
树
(
et
)
算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于机器学习的山洪灾害快速预报方法
被引量：
13
2
作者
周聂
侯精明
+3 位作者
陈光照
马红丽
洪增林
李新林
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期32-40,111,共10页
基于高精度水动力模型与机器学习技术,运用极限随机树(ERT)及KNN算法,构建了高分辨率山洪灾害快速预报模型。利用确定系数、平均绝对误差和均方根误差3种指标评估模型的整体可靠性,同时,截取流域出口断面流量验证模型的预报性能。结果表...
基于高精度水动力模型与机器学习技术,运用极限随机树(ERT)及KNN算法,构建了高分辨率山洪灾害快速预报模型。利用确定系数、平均绝对误差和均方根误差3种指标评估模型的整体可靠性,同时,截取流域出口断面流量验证模型的预报性能。结果表明:所建模型预报结果与水动力模型模拟结果淹没范围基本一致,流域淹没范围平均相对误差低于5%,模型整体稳定可靠;流域出口断面流量平均相对误差低于10%,断面平均水深、流速平均相对误差低于5%,模型预报性能良好;模型可在10s内完成最大淹没情况计算并输出淹没范围图,能为紧急决策提供足够的前置时间,协助决策者更好地采取应对措施。
展开更多
关键词
山洪灾害
快速预报
机器学习
极限
随机
树
KNN
算法
水动力模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于MICE_RF的组合赋权—极限随机树岩爆预测模型
被引量：
1
1
作者
温廷新
苏焕博
机构
辽宁工程技术大学工商管理学院
出处
《黄金科学技术》
CSCD
2022年第3期392-403,共12页
基金
国家自然科学基金项目“基于数据挖掘的煤矿安全风险评价体系研究”(编号:71371091)资助。
文摘
目前岩爆预测的真实训练数据量小、数据存在缺失,为了更加准确地预测岩爆等级,提出了一种基于链式随机森林多重插补(MICE_RF)算法的组合赋权—极限随机树(ET)预测模型。首先,在选取岩爆灾害主要评判指标的基础上,采用MICE_RF算法插补缺失数据;然后,由改进层次分析法(IAHP)和基于指标相关性的权重确定方法(CRITIC)确定指标主、客观权重,并引入权向量距离概念对指标组合赋权;最后,将插补和赋权后数据集采用ET算法,构建岩爆等级预测模型。利用国内外工程实例数据进行20次随机抽样试验,并与其他模型进行对比分析。结果表明:MICE_RF插补后可显著提高岩爆模型预测效果;改进AHPCRITIC法较改进前更具优势,该模型平均预测准确率为93.10%,各比较指标结果均优于对比模型,预测结果更稳定。
关键词
岩爆等级预测
数据缺失
链式
随机
森林的多重插补(MICE_RF)
算法
组合赋权
权向量距离
极限
随机
树
(
et
)
算法
Keywords
rockburst grade prediction
missing data
multiple interpolation algorithm of chain random forest(MICE_RF)
combination weighting
weight vector distance
extremely randomized trees(
et
)algorithm
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于机器学习的山洪灾害快速预报方法
被引量：
13
2
作者
周聂
侯精明
陈光照
马红丽
洪增林
李新林
机构
西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
鄂尔多斯市水利勘测设计院
陕西省地质调查院
出处
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期32-40,111,共10页
基金
国家重点研发计划(2016YFC0402704)
国家自然科学基金(51609199)
+1 种基金
陕西省水利科技项目(2017SLKJ-14)
固原海绵城市建设示范区海绵效果数值模拟(SCHM-2018-0104)。
文摘
基于高精度水动力模型与机器学习技术,运用极限随机树(ERT)及KNN算法,构建了高分辨率山洪灾害快速预报模型。利用确定系数、平均绝对误差和均方根误差3种指标评估模型的整体可靠性,同时,截取流域出口断面流量验证模型的预报性能。结果表明:所建模型预报结果与水动力模型模拟结果淹没范围基本一致,流域淹没范围平均相对误差低于5%,模型整体稳定可靠;流域出口断面流量平均相对误差低于10%,断面平均水深、流速平均相对误差低于5%,模型预报性能良好;模型可在10s内完成最大淹没情况计算并输出淹没范围图,能为紧急决策提供足够的前置时间,协助决策者更好地采取应对措施。
关键词
山洪灾害
快速预报
机器学习
极限
随机
树
KNN
算法
水动力模型
Keywords
mountain flood disaster
rapid forecasting
machine learning
extremely randomized trees
KNN algorithm
hydrodynamic model
分类号
P45 [天文地球—大气科学及气象学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MICE_RF的组合赋权—极限随机树岩爆预测模型
温廷新
苏焕博
《黄金科学技术》
CSCD
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的山洪灾害快速预报方法
周聂
侯精明
陈光照
马红丽
洪增林
李新林
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
