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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。

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