基于随机森林回归方法的爆破块度预测模型研究.docx 立即下载
2024-12-05
约1.1千字
约2页
0
11KB
举报 版权申诉
预览加载中,请您耐心等待几秒...

基于随机森林回归方法的爆破块度预测模型研究.docx

基于随机森林回归方法的爆破块度预测模型研究.docx

预览

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

5 金币

下载文档

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于随机森林回归方法的爆破块度预测模型研究
随着大规模的建设工程的增多,爆破工程的规模也越来越大。在爆破过程中,爆破块度对于工程效率以及爆破环境保护影响非常大。因此,在爆破前准确预测爆破块度变得越发重要。本文旨在研究基于随机森林回归方法的爆破块度预测模型,并探讨该方法的优势和应用范围。
一、研究背景
爆破块度指的是由爆破产生的石块颗粒的大小和数量。它的大小和数量会直接影响后续的挖掘、处理以及运输等工程的效率。同时,爆破块度过大也会对周围环境造成影响,如产生噪音、震动和粉尘等。因此,准确预测爆破块度对于爆破工程的安全、环保和效益都至关重要。
目前,爆破块度的预测方法主要有经验公式法、抽样法、动力学模型法和机器学习方法等。其中,机器学习方法由于其可以自动挖掘数据中的关联规律,已经成为了许多工程领域的研究热点。因此,本研究选用了基于随机森林回归方法的爆破块度预测模型。
二、随机森林回归方法
随机森林是一种集成学习方法,它将多颗决策树集成起来来提高预测精度。在随机森林中,每个决策树的训练数据是通过在原始数据集中无放回地进行随机抽样得到的,同时每个决策树使用的特征也是从所有特征中随机选择的。这样,可以避免过拟合现象,提高模型稳定性和泛化能力。
在本研究中,我们使用了Python中的scikit-learn库来构建随机森林回归模型。首先,将数据集分为训练集和测试集,并对训练集中的特征进行标准化处理。然后,定义随机森林的超参数,如决策树的数量、每棵树的深度和每个节点最少包含的样本数等。最后,使用训练集对模型进行训练,利用测试集评估模型的预测精度。
三、数据收集与处理
本研究利用一家挖掘机械公司提供的真实爆破数据,包括28个样本和11个特征。其中,样本的采集过程为在爆破作业结束后,员工手工测量得到。特征包括爆破药量、孔径、距离、方向、预裂缝等因素。为了保证数据的准确性和可靠性,我们对采集的数据进行了去噪和标准化处理。
四、研究结果
本研究使用随机森林回归模型对爆破块度进行了预测,并使用交叉验证法(10折)来评估模型的预测精度。预测结果表明,基于随机森林回归方法的爆破块度预测模型具有较高的预测精度和稳定性,均方根误差为0.149,R2为0.80,说明模型可以较好地解释爆破块度的变异性。同时,对于每个特征的重要性分析,发现爆破药量和孔径是影响爆破块度的最重要因素。
五、结论与展望
本研究证明了基于随机森林回归方法的爆破块度预测模型的有效性,它可以用于预测不同爆破条件下的爆破块度。未来,我们将进一步研究如何利用该方法来提高爆破工程的安全性、效率和环境保护等方面。同时,也将探索其他机器学习算法在爆破块度预测中的应用。
查看更多
单篇购买
VIP会员(1亿+VIP文档免费下)

扫码即表示接受《下载须知》

基于随机森林回归方法的爆破块度预测模型研究

文档大小:11KB

限时特价:扫码查看

• 请登录后再进行扫码购买
• 使用微信/支付宝扫码注册及付费下载,详阅 用户协议 隐私政策
• 如已在其他页面进行付款,请刷新当前页面重试
• 付费购买成功后,此文档可永久免费下载
全场最划算
12个月
199.0
¥360.0
限时特惠
3个月
69.9
¥90.0
新人专享
1个月
19.9
¥30.0
24个月
398.0
¥720.0
6个月会员
139.9
¥180.0

6亿VIP文档任选,共次下载特权。

已优惠

微信/支付宝扫码完成支付,可开具发票

VIP尽享专属权益

VIP文档免费下载

赠送VIP文档免费下载次数

阅读免打扰

去除文档详情页间广告

专属身份标识

尊贵的VIP专属身份标识

高级客服

一对一高级客服服务

多端互通

电脑端/手机端权益通用