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一种基于数据分析原理的SVM-LDA岩爆机器学习预测模型方法

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摘要

本发明公开一种基于数据分析原理的SVM‑LDA岩爆机器学习预测模型方法，涉及岩土工程和地下开挖工程技术领域。本发明所述方法包括收集国内外多组岩爆案例工程数据；利用相关系数原理计算出岩爆预测指标的相关系数；先对原始岩爆案例工程数据进行极端值处理，然后做标准化处理；引入T－分布邻域嵌入(T‑SNE)方法对数据进行降维可视化；结合随机交叉验证方法确定岩爆预测样本训练集和测试集，建立6种岩爆烈度等级预测模型；本发明基于各个岩爆等级对模型的预测效果进行讨论，并不局限于某个模型，而是找到在某个或某些岩爆等级上预测效果较好的模型，并将这些模型组合，对岩爆等级进行预测。对研究矿山、隧道和水电站等岩爆烈度等级预测具有重大意义。

著录项

公开/公告号CN113076700A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-06

原文格式PDF
申请/专利权人昆明理工大学;
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申请/专利号CN202110458500.X
发明设计人李克钢;李明亮;秦庆词;娄颖豪;徐港;岳睿;刘博;李博文;
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申请日2021-04-27
分类号G06F30/27(20200101);G06N20/10(20190101);G06K9/62(20060101);
代理机构53215 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人马海红
地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号
入库时间 2023-06-19 11:44:10

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-03-24

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F30/27 专利申请号:202110458500X 申请公布日:20210706

发明专利申请公布后的驳回

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