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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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以 Janus双亲粒子为疏水助剂,采用邦定技术,并以聚酯树脂为成膜物, β-羟烷基酰胺(HAA)为固化剂,制备了超疏水粉末涂料。通过场发射扫描电子显微镜、表面粗糙度测试仪和疏水角测试仪对粉末涂料颗粒和涂层性能进行测试和表征。研究了 Janus双亲粒子的添加方式、用量及邦定时间对涂层疏水性能和机械性能的影响。结果表明:以超细砂纹粉末涂料为底粉,采用邦定技术将 0. 5%的 Janus双亲粒子与底粉相结合,匹配 0.1%的聚酰胺类蜡粉,可赋予涂层优异的疏水性能(静态水接触角 164°、滚动角 6°)和机械性能。 相似文献
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为高效求解带能力约束的车辆路径优化问题,提出一种带有回火操作的改进模拟退火算法.解析多约束条件下的路径优化特点,构建了结构简单且功能模块相对独立的模拟退火框架,以便相关约束及其算法的耦合嵌套.在此基础上,改变较优解在迭代过程中的接受规则,引入回火操作使全局搜索与局部搜索实现平衡;设计强制的随机邻域变换策略,以提高多约束条件下的新解生成质量.结合初始解生成方法,构建了整体算法.通过不同类型算例的对比实验表明,所提算法具有优越的求解性能,相应的求解框架与优化方法研究,能够为相关的多约束耦合求解提供参考. 相似文献
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三轴气浮台的冷气系统设计直接影响到控制系统的精度和冷气消耗量.对三轴气浮台冷气控制中的推力分配问题进行了研究,针对冗余的推力分配问题,设计了两种可以优化三轴气浮台推力分配的方法,从经济性、精确性等多个角度对推力分配进行了相应的理论分析和实验研究.通过数学仿真和实验验证了所提方法的合理性和有效性,研究结果满足了在给出期望力矩后能够快速找到较优的冷气推力分配方案的要求,简化了推力分配的步骤,并且有效解决了推力器冗余分配造成冷气浪费的问题,同时使冷气控制精度在设计范围内.最后的实验结果显示冷气控制下稳定误差在0.4°以内,完成了一次只用4个推力器实现姿态控制的任务. 相似文献