岩体可爆性等级判别的随机森林模型及R实现

被引:10
作者
邓红卫
陈超群
张亚南
机构
[1] 中南大学资源与安全工程学院
关键词
随机森林; 岩体可爆性; R语言; 等级判别; 混淆矩阵;
D O I
10.16507/j.issn.1006-6055.2016.05.005
中图分类号
TU45 [岩石(岩体)力学及岩石测试];
学科分类号
081904 [岩体力学与工程];
摘要
在引入随机森林分类方法的基础上,选取岩石的容重、抗拉强度、动载强度及岩体完整性系数等指标,建立岩体可爆性等级判别的随机森林模型;在R语言环境下,编写模型数据处理、计算与结果输出的R语言代码,实现可爆性等级判别随机森林模型的计算,得出岩体可爆性等级判定的混淆矩阵,分析各指标对岩体可爆性分级的重要性。研究结果表明:岩体可爆性分级为三、四、六级的判别准确率可达100%;岩石容重对岩体可爆性等级判别的影响最大。这一结果证明了岩体可爆性等级判别的随机森林模型是可靠的,且具有较高的准确率。
引用
收藏
页码:946 / 949
页数:4
相关论文
共 16 条
[1]
地下矿山中深孔爆破设计专家系统研究 [D]. 
程良奎 .
武汉科技大学,
2004
[2]
Random forests [J].
Breiman, L .
MACHINE LEARNING, 2001, 45 (01) :5-32
[3]
利用层次分析和模糊数学法优选采矿方案 [J].
郝长胜 ;
盛军坤 .
辽宁工程技术大学学报(自然科学版), 2016, 35 (07) :695-700
[4]
基于主成分分析法与RBF神经网络的岩体可爆性研究 [J].
李夕兵 ;
朱玮 ;
刘伟军 ;
张德明 .
黄金科学技术, 2015, (06) :58-63
[5]
基于FOA-GNNM的矿井突水水源判别 [J].
赵国彦 ;
林春平 ;
洪昌寿 .
世界科技研究与发展, 2015, 37 (06) :673-675+683
[6]
基于随机森林方法的滑坡灾害危险性区划 [J].
李亭 ;
田原 ;
邬伦 ;
刘亮 .
地理与地理信息科学, 2014, 30 (06) :25-30+2
[7]
基于AHP-TOPSIS评判模型的岩爆倾向性预测 [J].
龚剑 ;
胡乃联 ;
崔翔 ;
王孝东 .
岩石力学与工程学报, 2014, 33 (07) :1442-1448
[8]
随机森林算法基本思想及其在生态学中的应用——以云南松分布模拟为例 [J].
张雷 ;
王琳琳 ;
张旭东 ;
刘世荣 ;
孙鹏森 ;
王同立 .
生态学报, 2014, 34 (03) :650-659
[9]
岩爆等级预测的随机森林模型及应用(英文) [J].
董陇军 ;
李夕兵 ;
彭康 .
Transactions of Nonferrous Metals Society of China, 2013, 23 (02) :472-477
[10]
可爆性分级的博弈论物元可拓预测模型及其应用 [J].
尚俊龙 ;
胡建华 ;
莫荣世 ;
罗先伟 ;
周科平 .
采矿与安全工程学报, 2013, 30 (01) :86-92