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针对传统自适应增强学习算法训练过程中只关注预测误差率最小的缺陷,本文提出了一种基于代价敏感系数的改进自适应增强学习算法并应用于混凝土抗压强度预测。首先考虑影响混凝土强度的8种参数作为特征变量,通过自适应增强学习算法集成回归树,依据样本权值抽样建立多个弱回归学习器。同时引入线性敏感系数与指数敏感系数来优化增强学习过程中样本权值的更新问题,采用引力搜索算法对代价敏感系数的基数进行最优选取。最后,根据权重比集成弱学习器得到最终预测模型。通过对所提出的两组不同代价敏感系数组合策略下的预测模型与随机森林、BP神经网络算法等模型的预测结果进行对比分析,验证了所提预测模型具有更好的预测性能。 相似文献
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降雨与水位涨落是诱发滑坡的重要因素.本文收集八字门滑坡监测资料和三峡库区库水位、降雨等资料.运用定性分析方法分析出八字门滑坡的形成机理,得出八字门滑坡累积位移监测曲线阶梯形状并随着时间呈增长趋势,其中监测点ZG110、ZG111的位移具有同步性;并分析出八字门滑坡变形演化有3个很重要阶段.最后利用定性比较分析法,得出每个阶段累积位移变化特征. 相似文献
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