[发明专利]机器学习辅助建立岩石节理峰值抗剪强度预测模型的方法在审
| 申请号： | 202210382136.8 | 申请日： | 2022-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN114662406A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 申辉;刘亚群;李海波;刘博;夏祥;于崇 | 申请（专利权）人： | 中国科学院武汉岩土力学研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G16C10/00;G16C20/70;G16C60/00;G06N20/00;G06F119/14 |
| 代理公司： | 深圳信科专利代理事务所(普通合伙) 44500 | 代理人： | 姜威 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习辅助建立岩石节理峰值抗剪强度预测模型的方法，首先经过特征筛选，选取了三维粗糙度参数、法向压力、基本摩擦角以及材料的抗拉强度四个具有代表性的参数作为机器学习模型的输入参数；分别基于支持向量机(SVM)、遗传算法改进的BP神经网络(GA‑BPNN)和随机森林(RF)三种常用的机器学习算法建立节理峰值抗剪强度回归预测模型，并使用10折交叉验证测试各模型的预测性能；然后分析了机器学习模型中参数的敏感性，评估了所建立模型的泛化性能；最后将机器学习得到的峰值抗剪强度模型与四个传统的峰值抗剪强度模型进行了对比，发现机器学习模型显著地提高了预测性能，在提高预测的准确率、减小均方根误差以及平均绝对误差方面有较大的性能提升。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 辅助 建立 岩石 节理 峰值 强度 预测 模型 方法 | ||
【主权项】：
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