基于随机森林算法的砂土液化预测方法

作     者：彭刘亚 解惠婷 冯伟栋 PENG Liu-Ya;XIE Hui-Ting;FENG Wei-Dong

作者机构：安徽省地震局安徽省地震工程研究院安徽合肥230031 

基　　金：中国地震局三结合课题(3JH202002013) 

出 版 物：《物探与化探》 (Geophysical and Geochemical Exploration)

年 卷 期：2020年第44卷第6期

页      码：1429-1434页

摘      要：砂土液化的影响因素较多且复杂。以唐山大地震的72个场地的实测液化样本数据为例,在不丢失任何信息的前提下,选取了8个砂土液化的判别指标,通过计算样本数据的Gini系数,采用CART算法的决策树对数据的特征属性进行划分。在此基础之上,通过增加多个决策树构造随机森林的方式,在一定程度上降低了单个决策树学习过度造成的过拟合风险,同时,通过10轮交叉验证的方式确定了决策树的最大高度为5,随机森林中决策树的个数为20时,模型的效果达到最佳。研究结果表明,与抗震设计规范中的标贯试验法判别公式相比,决策树模型和随机森林模型的训练结果和预测结果有显著提高,尤其是随机森林模型在训练样本和预测样本上均没有出现误判,稳定性更高。

主 题 词：砂土液化 判别指标 决策树 随机森林 

学科分类：081801[081801] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 

D　O　I：10.11720/wtyht.2020.1501

馆 藏 号：203993398...