典型文献
基于贝叶斯优化的随机森林算法在地下空间开发适宜性评价中的应用
文献摘要：
为解决地下空间开发适宜性评价模型中存在的评价结果容易受主观影响、评价过程存在效率低下的问题,基于长春市地质普查数据,在随机森林模型中添加贝叶斯优化理论,提出地下空间开发适宜性评价方法.首先,综合考虑地面高程、岩性等10 个特征因素,建立30m精度的地理空间数据库,利用优化后的随机森林模型训练,用训练好的模型对整个研究区进行地下空间开发适宜性分析,将结果划分为适宜性好、较好、一般、差4 种等级.最后,利用ROC曲线对模型的精度进行检验.研究表明,随机森林模型可以通过对已知样本的训练预测未知区域地下空间开发适宜性,优化后的随机森林模型 AUC 值为0.960,模型具有较好的预测精度.本研究成果可为长春市地下空间开发适宜性评价提供必要的参考.
文献关键词：
地下空间开发;随机森林;贝叶斯优化;适宜性评价
中图分类号：
作者姓名：
李明;褚恬恬
作者机构：
吉林建筑大学 土木工程学院,长春 130118
文献出处：
引用格式：
[1]李明;褚恬恬-.基于贝叶斯优化的随机森林算法在地下空间开发适宜性评价中的应用)[J].吉林建筑大学学报,2022(06):15-20
A类：
B类：
贝叶斯优化,随机森林算法,地下空间开发,空间开发适宜性评价,观影,评价过程,于长春,长春市,地质普查,普查数据,随机森林模型,优化理论,地面高程,岩性,30m,地理空间数据库,模型训练,练好,适宜性分析
AB值：
0.195728
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