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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明提供了一种基于随机森林算法的深海表层沉积物强度预测方法,利用计算流体动力学模拟获得在不同强度、不同率效应参数和不同T‑bar界面接触条件下，T‑bar贯入深海表层沉积物过程中作用在T‑Bar上的无量纲贯入阻力系数。通过随机森林算法，对这种多参数耦合作用下的无量纲贯入阻力系数进行分析与训练，建立预测深海沉积物无量纲贯入阻力系数的多参数评价方法。
主权项：1.一种基于随机森林算法的深海表层沉积物强度预测方法，其特征在于,具体包括以下步骤：步骤S1、采用计算流体动力学模拟环境水影响下不同强度、不同率效应参数和不同T-Bar界面接触条件下，全流动贯入仪贯入深海沉积物的全过程，获取无量纲贯入阻力系数数据N，与率效应参数γ、无量纲贯入深度hD和贯入阻力Q形成机器学习数据集；步骤S2、对数值模拟获得无量纲贯入阻力系数的样本数据进行数据探索和预处理，确定机器学习的输入与输出数据，并划分训练集和测试集；步骤S3、使用机器学习随机森林算法进行模型训练，将训练集的输入和输出数据进行标准化，建立随机森林回归模型，并进行超参数寻优，确定最优模型；步骤S4、使用机器学习回归模型的评价指标来评估最优模型的准确性，然后再使用交叉验证和蒙特卡罗模拟来评估模型的泛化能力和稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于随机森林算法的深海表层沉积物强度预测方法
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