【摘 要】
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针对传统地下采场开挖稳定评估方法存在的局限性,引入机器学习方法,提出基于随机森林算法(Random forest,RF)和K-最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)的地下采场开挖稳定性预
【机 构】
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重庆大学土木工程学院,库区环境地质灾害防治国家地方联合工程研究中心（重庆大学）,山地城镇建设与新技术教育部重点实验室（重庆大学）
【基金项目】
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科技部高端外专项目(G20190022002);重庆市建设科技计划项目(2019-0045);中央高校基本科研业务费资助项目(2019CDJDTM0007)~~
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针对传统地下采场开挖稳定评估方法存在的局限性,引入机器学习方法,提出基于随机森林算法(Random forest,RF)和K-最近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)的地下采场开挖稳定性预测模型.以加拿大8个采场为例,首先,获取并分析399组观测数据,其中涵盖了相应的岩石质量分级(Rock Mass Rating,RMR)值、跨度以及对应的稳定、潜在不稳定或不稳定状态.然后将地下采场的稳定性程度进行三分类及二分类,采用10折交叉验证方法进行模型超参数优化,在不作任何假设的前提下,捕捉地下
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