基于地铁施工事故案例的机器学习灾害预测方法

吴成宇; 项薇; 韩乐琦; 何淑波; 石钟淼; 黄益槐

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基于地铁施工事故案例的机器学习灾害预测方法

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针对城市轨道交通施工事故的频繁发生,建立了基于地铁施工事故案例的机器学习灾害预测模型.通过收集过往地铁施工事故案例建立数据集,引入天气气象、水文地质、周边环境、施工因素等外部风险源做为特征,分析决策树、随机森林、SVM、XGBoost等灾害预测模型对施工事故的预测能力.结果表明经过网格搜索后XGBoost的预测效果明显高于其他模型,其宏平均AUC值、微平均AUC值分别达到0.7564和0.8624相较于位列第二的模型分别高出0.87%和12.99%.

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来源
《数学的实践与认识》 |2022年第1期|92-102|共11页
作者
吴成宇; 项薇; 韩乐琦; 何淑波; 石钟淼; 黄益槐;
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作者单位

宁波大学机械工程与力学学院;

浙江宁波315000;

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正文语种 chi
中图分类 U231.3;
关键词
灾害预测; 机器学习; 算法比较; XGBoost;

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