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岩石抗压强度是评估岩体工程稳定性的重要力学参数,传统统计回归方法对于岩石抗压强度预测存在一定的局限性.为此,提出了一种利用简单岩石力学参数实现岩石抗压强度智能预测的方法,首先收集了620组含不同类型岩石的三轴试验数据,然后分别采用随机森林(Random Forest,RF)、极限梯度提升树(XGBoost,XGB)和轻量梯度提升机(LightGBM,LGB)3种主流的集成学习算法建立了岩石抗压强度预测模型,使用贝叶斯优化算法在模型训练过程中进行超参数优化,最后利用决定系数(R2)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)对优化后模型的泛化能力进行了综合评估和对比分析.此外,利用LGB模型对输入特征进行重要性分析,以评估不同输入特征对模型泛化性能的影响重要程度.研究结果表明:所建立的3种模型对岩石抗压强度均取得了较好的预测结果,其中LGB模型泛化性能优于另外两种模型(R2=0.978,RMSE=5.58,MAPE=9.70%),且运行耗时相对最少.弹性模量(E)、围压(σ3)和密度(ρ)对模型的泛化性能影响较... 相似文献
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目前台站常采用国产制氢筒进行碱性法制取氢气。为确保制氢安全,并提高原料利用率和产氢率,通常每制一筒氢所需的原料为:苛性钠(NaOH)1.8kg,硅铁粉(SiFe_2)1.6kg,水(H_2O)12kg。其中苛性钠常常因我们平时保管或长年累月的储存,易吸收空气中的水份和二氧化碳而潮解变质,造成反应能力降低或完全丧失反应能力,致使产氢量不足。 相似文献
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