基于地理探测器的自重黄土湿陷性预测模型研究OACHSSCD
为精确地利用物理力学性指标预测黄土的自重湿陷性系数,以山西省转型综合改革示范区——中部产业整合区自重湿陷性黄土为例,利用地理探测器分析了研究区13项物理力学性质指标与自重湿陷系数之间的关系,并通过相关性验证从而筛选出主要影响指标,以此建立机器学习预测模型。结果表明:研究区自重黄土湿陷性主要影响指标从高到低依次为孔隙比、干密度、天然密度、饱和度、含水率、液性指数和取样深度;通过建立的机器学习模型对比,其模型准确性从高到低依次为极致梯度提升模型、随机…查看全部>>
李国华;周爱红;曹聪;袁颖;张淼
河北地质大学城市地质与工程学院,河北石家庄050031河北地质大学城市地质与工程学院,河北石家庄050031 河北省地下人工环境智慧开发与管控技术创新中心,河北石家庄050031山西省地质调查院有限公司,山西太原030006河北地质大学城市地质与工程学院,河北石家庄050031 河北省地下人工环境智慧开发与管控技术创新中心,河北石家庄050031河北地质大学城市地质与工程学院,河北石家庄050031
土木建筑
自重湿陷性黄土物理力学性质指标地理探测器交叉验证
《河北地质大学学报》 2024 (6)
P.84-92,9
山西省国土资源厅省级地质勘查项目(SXZDF20170820)河北地质大学科技创新团队项目(KJCXTD-2021-08)。
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