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声呐渗流测量数据降噪的分类模型研究
1
作者
杜家佳
卜凡
+3 位作者
杜国平
王永利
宋晓峰
杜建平
《声学技术》
CSCD
北大核心
2021年第3期429-434,共6页
渗漏造成的一系列安全隐患已严重威胁到地下隐蔽工程的建设与正常运行。为了研发新的渗流测量手段与技术方法,减少控制渗漏事故的发生,提出了一种基于梯度提升树的声呐渗流检测结果分类模型。模型利用ReliefF算法选取贡献权重大的特征...
渗漏造成的一系列安全隐患已严重威胁到地下隐蔽工程的建设与正常运行。为了研发新的渗流测量手段与技术方法,减少控制渗漏事故的发生,提出了一种基于梯度提升树的声呐渗流检测结果分类模型。模型利用ReliefF算法选取贡献权重大的特征作为训练数据集,利用属性标注的数据集训练出区分水库渗流、井孔渗流与噪声的梯度提升树模型。实验结果表明,所提出的分类模型具有良好的识别性能,在训练集上实现了高达96.6%的准确度,且在实际使用中能够较为准确地识别噪声干扰。
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关键词
声呐分类
声呐
渗流
检测
渗流测井
水库渗漏
梯度提升树
RELIEFF算法
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职称材料
题名
声呐渗流测量数据降噪的分类模型研究
1
作者
杜家佳
卜凡
杜国平
王永利
宋晓峰
杜建平
机构
南京帝坝工程科技有限公司
南京理工大学
广西帝坝科技公司
出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2021年第3期429-434,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0401604)
国家自然科学基金(61941113)
+1 种基金
南京市科技计划项目(201805036)
“十三五”装备领域基金(61403120501)。
文摘
渗漏造成的一系列安全隐患已严重威胁到地下隐蔽工程的建设与正常运行。为了研发新的渗流测量手段与技术方法,减少控制渗漏事故的发生,提出了一种基于梯度提升树的声呐渗流检测结果分类模型。模型利用ReliefF算法选取贡献权重大的特征作为训练数据集,利用属性标注的数据集训练出区分水库渗流、井孔渗流与噪声的梯度提升树模型。实验结果表明,所提出的分类模型具有良好的识别性能,在训练集上实现了高达96.6%的准确度,且在实际使用中能够较为准确地识别噪声干扰。
关键词
声呐分类
声呐
渗流
检测
渗流测井
水库渗漏
梯度提升树
RELIEFF算法
Keywords
sonar classification
sonar seepage detection
seepage logging
reservoir leakage
gradient boosting decision tree(GBDT)
ReliefF algorithm
分类号
TB56 [交通运输工程—水声工程]
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出处
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1
声呐渗流测量数据降噪的分类模型研究
杜家佳
卜凡
杜国平
王永利
宋晓峰
杜建平
《声学技术》
CSCD
北大核心
2021
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