锚杆支护如今作为一种常用的加固手段广泛应用在各种岩土工程中。受施工因素的影响,工程中由灌浆质量不合格引发的安全问题不在少数,所以要对锚杆锚固灌浆质量检测问题进行研究。本文采用随机森林算法搭载信号分析手段用于锚杆灌浆质量的检测,由于灌浆质量样本数据属于不平衡数据,分别从特征选择和算法本身对随机森林进行改进,并在实验和仿真数据上加以验证,试验证明经改进的随机森林算法在锚杆灌浆质量分类上表现更好。本文的主要工作如下:(1)介绍了锚杆锚固灌浆质量的应力波法检测原理,并对数据集进行了数据预处理工作。数据预处理工作中介绍了小波变换和小波包理论基础,首先采用db10小波固定软阈值去噪方式对锚杆仿真信号进行了去噪分析,然后以4层小波包分解方式提取了16维能量值表示的信号特征。(2)针对仿真数据做了随机森林算法锚杆锚固灌浆质量分类。首先讲述了随机森林分类算法原理和分类评价方法,然后介绍了随机森林算法的特征重要性计算原理;基于类别不平衡的锚杆数据,采用平衡随机森林和加权随机森林算法完成锚杆数据的分类。(3)提出改进随机森林算法,利用该方法完成对锚杆锚固灌浆质量的分类。一方面从特征选择对随机森林算法进行了优化,然后结合平衡随机森林算法和加权随机森林算法的优点,采用平衡加权的随机森林算法完成锚杆数据的分类。另一方面改进了随机森林的特征重要性判别方法,并使用折线图法验证了该方法,然后采用概率特征抽取方式从分得的强、弱特征区完成特征抽取。结合平衡随机森林和加权随机森林形成平衡加权的随机森林算法,利用该方法完成锚杆数据的分类。(4)利用实验数据完成对锚杆锚固灌浆质量的验证。首先介绍了锚杆锚固灌浆质量检测信号的采集,然后用实验采集的锚杆数据分别验证了改进特征选择的随机森林算法和改进平衡加权随机森林算法。