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基于MICE_RF的组合赋权—极限随机树岩爆预测模型
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。
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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
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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
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]
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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
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