新型混合重取样算法在岩爆预测中的应用
谷琼1
蔡之华2
朱莉2
王贤明3
1.襄樊学院数学与计算机科学学院,湖北襄樊,441053;中国地质大学计算机学院,湖北武汉,4300742.中国地质大学计算机学院,湖北武汉,4300743.温州大学瓯江学院信息系,浙江温州,325035
摘要：针对岩爆现象发生的不均衡及发生机理受多因素影响的问题,在分析重取样技术的基础上,设计并实现了自适应选择近邻的混合重取样算法,并将其用于岩爆危险性预测.该方法结合过取样和欠取样方法的优势.改进了SMOTE过取样算法在产生合成样本过程中存在的盲目性及只能复制生成数值属性的问题,新算法能根据实例样本集内部分布的真实特性,自适应调整近邻选择策略,对不同属性的数据采取不同的复制方法生成新的少数类实例,控制和提高合成样本的质量;并通过对合成之后的数据集,用改进的邻域清理方法进行适当程度欠取样,去掉多数类中的冗余实例和边界上的噪音数据,减少其规模,在一定程度上达到相对均衡,从而,可有效地处理非均衡数据分类问题,提高分类器的性能.该算法在VCR采场岩爆实例上进行实验,预测的结果与实际情况完全一致,表明在工程实例岩爆危险性实例数据非均衡情况下实施混合重取样方案是可行的,预测准确率高,具有良好的工程应用前景.采用该方法可找到岩爆发生的主控因素,为深部开采工程的合理设计与安全施工提供科学依据.
关键词：岩爆灾害不均衡数据集预测合成少数类过取样欠取样.
分类号：TU457(土力学、地基基础工程)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2009AA12Z117)襄樊学院规划项目(2009YA012)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 311-316 )
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