【摘 要】
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悬移质粒径分布作为研究水体运动规律和水利建设中的关键参数,通过对Epstein-Carhart-Allegra-Hawley(ECAH)模型和超声衰减实验这类先验信息的研究,结合机器学习算法对悬移质颗粒粒径进行预测.根据超声衰减实验和其他相关物性参数提取特征,结合筛分法确定的粒径分布种类制作训练数据集和验证数据集,通过对单种粒径预测的梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法进行组合构建多输出回归算法对粒径分布进行预测.结果 表明:三种样品单种粒径的最大
【机 构】
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中国计量大学浙江省流量计量技术研究重点实验室,浙江杭州310018
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悬移质粒径分布作为研究水体运动规律和水利建设中的关键参数,通过对Epstein-Carhart-Allegra-Hawley(ECAH)模型和超声衰减实验这类先验信息的研究,结合机器学习算法对悬移质颗粒粒径进行预测.根据超声衰减实验和其他相关物性参数提取特征,结合筛分法确定的粒径分布种类制作训练数据集和验证数据集,通过对单种粒径预测的梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法进行组合构建多输出回归算法对粒径分布进行预测.结果 表明:三种样品单种粒径的最大相对误差在±10％以内,中位径误差分别为0.07％、-0.10％和-2.20％;在实验范围内,预测分布结果与筛分法结果一致,有较高的可行性和准确度,可为粒径分布测量提供一种新的思路.
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