改进K-SMOTE随机森林算法在地震信息发布安全风险评估中的应用研究OA北大核心

为有效地提高地震监测、预警、灾情评估等信息发布的安全性提出一种改进型K-SMOTE随机森林(RF)方法构建地震信息安全风险评估模型。该模型通过改进K-SMOTE算法中运用混合采样获得均衡度高的样本集,然后使用随机K折交叉验证方法进行样本划分与模型优化,最终实现目标安全风险等级评估。对实际地震信息发布案例进行评测,文章所提方法构建模型评估准确率为92%,模型精确率和查全率分别为0.81和0.92,模型泛化能力强,能有效用于地震信息发布安全风险评估。本研究为完善地震信息发布安全评估体系、改进地震信息发布环境、降低安全风险提供了参考。