[发明专利]一种基于随机森林机器学习算法的未取样点岩土参数评估方法在审
| 申请号： | 202011153295.8 | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112329939A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 裴尧尧;郑志刚;李丽华;肖衡林;马强;陶高梁;刘永莉;李文涛;周鑫隆;钟楚珩 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 杨宏伟 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机森林机器学习算法的未取样点岩土参数评估方法。根据有限的实测岩土参数数据样本点，基于随机森林算法搭建机器学习模型，预测未取样点的岩土参数，进而更好地进行土体分层，承载力分析、液化评价等潜在应用。本发明能够提高工程勘测效率和勘测质量，显著降低工程勘测成本，与传统预测方法相比，本方法具有良好的计算准确性，不需要对模型参数进行重调，也不需要对数据进行缩放，同时又适用于高维问题，并且不需要对其降维处理，还能弥补数据缺失的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 森林 机器 学习 算法 取样 岩土 参数 评估 方法 | ||
【主权项】：
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