LOF与改进SMOTE算法组合的强烈岩爆预测

作     者：谭文侃 叶义成 胡南燕 吴孟龙 黄兆云 TAN Wenkan;YE Yicheng;HU Nanyan;WU Menglong;HUANG Zhaoyun

作者机构：武汉科技大学资源与环境工程学院湖北武汉430081 湖北省工业安全工程技术研究中心湖北武汉430081 湖北景深安全技术有限公司湖北宜昌443000 

出 版 物：《岩石力学与工程学报》 (Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering)

年 卷 期：2021年第40卷第6期

页      面：1186-1194页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080104[工学-工程力学] 0815[工学-水利工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：湖北省重点研发计划项目(2020BCA082) 湖北省自然科学基金资助项目(2020CFB123) 

主　　题：岩石力学 强烈岩爆预测 LOF算法 离群值 改进SMOTE算法 过采样 机器学习 

摘      要：为解决岩爆数据集中存在离群值、强烈岩爆数目少,导致强烈岩爆预测准确率较低等问题,提出LOF(local outlier factor)与改进SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法组合的方法。首先搜集国内外305组岩爆案例构建原始岩爆数据集,使用平均化处理法对数据集进行无量纲化处理;其次用LOF算法剔除各岩爆等级中的离群值,改进SMOTE算法在强烈岩爆样本与中等岩爆样本边界处增加强烈岩爆样本数目,增加少数类样本数目,在数据预处理阶段改善数据集结构;最后用6种常用机器学习模型分别对原始岩爆数据集和预处理后的岩爆数据集进行预测,验证预处理过程的有效性。结果表明:经过预处理后的岩爆数据集,整体的岩爆预测准确率平均提高18.35%,强烈岩爆预测准确率平均提高44.55%。因此基于LOF与改进SMOTE算法组合对岩爆数据集进行预处理,改善岩爆数据分布结构,能有效提高强烈岩爆预测准确率。