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申请/专利权人:武汉大学
摘要:本发明公开了一种基于滑窗特征提取与权重自适应随机森林算法的TBM隧道围岩等级识别方法,步骤如下:获得预处理数据;对预处理数据利用滑窗截取,并从截取的数据中提取特征,得到特征数据集;建立训练集、验证集和测试集;构建TBM隧道围岩等级识别模型;确定最优滑窗长度和步长,利用搜索算法寻找最优的模型超参数,得到优化的TBM隧道围岩等级识别模型;获得权重自适应的TBM隧道围岩等级识别模型;利用权重自适应的TBM隧道围岩等级识别模型识别围岩等级。本发明方法能从掘进参数变化中提取围岩等级相关信息且可自适应考虑类别权重对模型性能的影响,可大幅提升TBM隧道围岩等级识别模型的性能,对指导TBM施工具有积极的意义。
主权项:1.基于滑窗特征提取与随机森林算法的围岩等级识别方法,其特征在于,包括以下步骤:获取TBM采集的原始数据,按掘进环进行预处理,获得预处理数据;对预处理数据利用滑窗截取,并从截取的数据中提取特征,得到特征数据集;以特征数据集为输入,滑窗截取时刻的围岩等级为输出,建立训练集、验证集和测试集;构建基于随机森林算法的TBM隧道围岩等级识别模型;确定最优滑窗长度和步长,利用搜索算法寻找最优的模型超参数,得到优化的TBM隧道围岩等级识别模型;利用全局优化算法寻找随机森林模型各类别最优的权重,得到权重自适应的TBM隧道围岩等级识别模型;利用权重自适应的TBM隧道围岩等级识别模型识别围岩等级。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 武汉大学 基于滑窗特征提取与随机森林算法的围岩等级识别方法
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