基于正态化与平衡化集成Voting的岩爆烈度分级预测方法

实质审查的生效

摘要

本发明涉及一种基于正态化与平衡化集成Voting的岩爆烈度分级预测方法，S1：搜集、整理并汇总国内外岩爆烈度分级数据构建岩爆数据集；S2：对构建的岩爆数据集先后使用Yeo‑Johnson变换与K‑means SMOTE过采样将数据正态化与平衡化处理；S3：以处理好的岩爆数据集为输入构建多个机器学习岩爆烈度分级预测模型；S4：计算各个模型预测性能好坏与预测结果差异的综合权重；S5：将所有机器学习模型放入Voting进行训练预测，用穷取法依次剔除权重小的模型筛得最优Voting岩爆烈度分级预测模型，对基模型预测结果采用少数服从多数原则，投票确定最终的预测结果。本发明数据优化上减少离群点以及数据不平衡的影响，算法优化上集成多个优秀模型，对提高岩爆预测的精度有重要意义。

基本信息

专利标题：

基于正态化与平衡化集成Voting的岩爆烈度分级预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114547965A

申请号：

CN202210011696.2

公开（公告）日：

2022-05-27

申请日：

2022-01-06

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

叶义成谭文侃胡南燕王其虎姚囝罗斌玉柯丽华张光权

申请人：

武汉科技大学

申请人地址：

湖北省武汉市和平大道947号

代理机构：

苏州优博知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

吕明霞

优先权：

CN202210011696.2

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N20/00 G06Q10/04 G06F119/14

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-06-14 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220106

2022-05-27 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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