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岩爆是地下工程面临的一个巨大灾害,岩爆预测可以降低岩爆带来的危害。机器学习是岩爆预测方法的研究热点和发展方向,但现阶段各机器学习算法表现不同,并且相互独立工作,没有融合,不能优势互补,导致各机器学习算法的准确率、泛化性和稳定性较低。本文采用Stacking集成算法,融合现阶段使用较多的8个机器学习算法(4个集成算法和4个基本算法),充分发挥各算法的优势,实现优势互补;为保证新特征信息具有多样性,结合各种机器学习算法的原理和岩爆样本库的特点,提出3组考虑多个岩爆预测指标的Stacking集成算法,每组算法拥有不同基模型和多个元模型,解决了传统Stacking集成算法接受特征信息受限和元模型选择困难的难题。对比分析各组Stacking集成算法与独立算法的准确率、精确率、召回率和F1值,结果表明构建的Stacking集成算法可以有效融合各机器学习算法,预测性能显著提升。在3组Stacking集成算法中,Stacking集成算法二的基模型由Random Forest Classifier,Extra Trees Classifier,Gradient Boosting Classifier和L... 相似文献
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合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路. 相似文献
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在钻井过程中,对一些复杂井的套管磨损进行预测以及对套管采取防磨措施尤为重要。鉴于此,以2口中深层复杂井为例,对套管的磨损情况进行了预测,通过仪器对套管实际磨损情况进行测量,将预测套管磨损情况和实际套管磨损情况进行了对比,并分析了原因。分析结果表明:利用套管磨损预测模型对复杂结构井实行磨损预测,能够真实直观地预测套管磨损情况;钻井周期、起下钻次数及纯钻时间等施工因素对套管磨损起着决定性作用,缩短施工周期、减少起下钻次数、提高机械钻速及缩短纯钻时间能够有效降低套管磨损量;套管防磨接头对于降低套管磨损具有重要作用。所得结论可为后续的复杂井施工套管磨损预测和防磨提供参考。 相似文献
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