基于隨機森林算法的砂土液化預測方法

作者：彭劉亞,解惠婷,馮偉棟

摘要：砂土液化的影響因素較多且復雜。以唐山大地震的72個場地的實測液化樣本數據為例,在不丟失任何信息的前提下,選取了8個砂土液化的判別指標,通過計算樣本數據的Gini系數,采用CART算法的決策樹對數據的特征屬性進行劃分。在此基礎之上,通過增加多個決策樹構造隨機森林的方式,在一定程度上降低了單個決策樹學習過度造成的過擬合風險,同時,通過10輪交叉驗證的方式確定了決策樹的最大高度為5,隨機森林中決策樹的個數為20時,模型的效果達到最佳。研究結果表明,與抗震設計規范中的標貫試驗法判別公式相比,決策樹模型和隨機森林模型的訓練結果和預測結果有顯著提高,尤其是隨機森林模型在訓練樣本和預測樣本上均沒有出現誤判,穩定性更高。

發文機構：安徽省地震局安徽省地震工程研究院

關鍵詞：砂土液化判別指標決策樹隨機森林sand liquefactiondiscriminant indicatordecision treerandom forest

分類號： P631.4[天文地球—地質礦產勘探]