【摘 要】
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为解决岩爆数据集中存在离群值、强烈岩爆数目少,导致强烈岩爆预测准确率较低等问题,提出LOF(local outlier factor)与改进SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法组合的方法。首先搜集国内外305组岩爆案例构建原始岩爆数据集,使用平均化处理法对数据集进行无量纲化处理;其次用LOF算法剔除各岩爆等级中的离群值,改进SMOTE算法在强烈岩爆样本与中等岩爆样本边界处增加强烈岩爆样本数目,增加少数类样本数目,在数据预处理阶段改善数据集结构
【机 构】
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武汉科技大学资源与环境工程学院,湖北省工业安全工程技术研究中心,湖北景深安全技术有限公司
【基金项目】
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湖北省重点研发计划项目(2020BCA082),湖北省自然科学基金资助项目(2020CFB123)。
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为解决岩爆数据集中存在离群值、强烈岩爆数目少,导致强烈岩爆预测准确率较低等问题,提出LOF(local outlier factor)与改进SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法组合的方法。首先搜集国内外305组岩爆案例构建原始岩爆数据集,使用平均化处理法对数据集进行无量纲化处理;其次用LOF算法剔除各岩爆等级中的离群值,改进SMOTE算法在强烈岩爆样本与中等岩爆样本边界处增加强烈岩爆样本数目,增加少数类样本数目,在数据预处理阶段改善数据集结构
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