公开(公告)号：CN118052335A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410388483.0

申请日：2024-03-29

申请人： 淮阴工学院

发明人： 张春雷 ,  冯明杰 ,  彭宁波 ,  张朝凯 ,  张燕 ,  武精科 ,  张卫东 ,  刘剑雄 ,  高妍妍

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/09 ,  G06F17/18 ,  G06N3/006 ,  G06N20/00

摘要： 本发明涉及矿业工程领域中矿山开采沉陷领域，公开了一种基于ICA‑AdaBoost算法的地表下沉系数预测方法，首先获取地质开采数据以及其对应的历史地表下层系数，将其形成数据对，对数据集进行划分训练集和测试集；利用帝国竞争算法ICA优化AdaBoost回归模型的参数；利用优化后的AdaBoost回归模型，基于采集的地质开采数据预测地表下沉系数。与现有技术相比，本发明结合帝国竞争算法ICA和机器学习模型中AdaBoost算法，从已知的地质和开采数据中学习各因素之间的关系，预测地表下沉系数，为矿区的安全管理和环境保护提供强有力的技术支持。

公开(公告)号：CN117743880A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311634947.3

申请日：2023-11-30

申请人： 淮阴工学院

发明人： 张朝凯 ,  彭宁波 ,  孙博 ,  王逢睿 ,  张悦 ,  黄继忠 ,  朱叶

IPC分类号： G06F18/23213 ,  G06Q10/063 ,  G06Q10/0639 ,  G06F18/241 ,  G06N20/00 ,  G06F18/214

摘要： 本发明涉及土遗址易损性综合评估领域，公开了一种基于机器学习和熵权‑TOPSIS的土遗址易损性综合评估方法，获取病害原始数据，并对其进行预处理；以病害原始数据为输入，利用熵权法为各病害指标赋权；结合权重，利用TOPSIS法为评估对象计算一个综合得分；基于TOPSIS法得到的综合得分，对评估对象进行K‑means聚类，将其分为低等、中等、高等三类；利用综合得分和聚类结果，为每一类赋予“高”、“中”、“低”的标签，使用标签化的数据训练AdaBoost机器学习模型；将经过训练的AdaBoost模型应用于新的土遗址评估对象。与现有技术相比，本发明引入熵权‑TOPSIS法来综合评价土遗址的易损性，直接使用病害数据为评价指标赋权，这大大减少了人为主观因素的影响。