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为准确判别矿柱稳定性情况,综合考虑矿柱形状特征量、力学状态量和力学极限量3类指标,选取矿柱宽度、矿柱高度、矿柱宽高比、矿柱约束、矿柱摩擦系数、矿柱应力、矿岩单轴抗压强度、矿柱强度共8个特征作为识别指标,利用独立成分分析旋转森林(ICA-RoF)算法逆构特征指标与矿柱状态之间的非线性映射关系,建立一种基于ICA-RoF算法的矿柱稳定性判别模型。结合工程实例,以150组矿柱样本数据进行训练,采用40次5折交叉验证算法获得最佳模型参数,以剩余12组样本数据对该模型进行检验,并与主成分分析旋转森林算法(PCA-RoF)、CART决策树算法(CDT)和高斯过程分类算法(GPC)进行比较。研究结果表明:ICA-RoF判别模型精度高、泛化能力强,在显著性水平α=0.05的情况下,ICA-RoF明显优于PCA-RoF、CDT和GPC。 相似文献
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