CatBoost算法結(jié)合Optuna框架預(yù)測(cè)砂土液化

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文章編號(hào)：1671-3559（2024）04-0496-07DOI：10.13349/j.cnki.jdxbn.20230913.001

摘要： 為了解決利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立的部分砂土液化預(yù)測(cè)模型僅在特定地區(qū)實(shí)現(xiàn)高精確預(yù)測(cè)而泛化能力減弱的問題，從而擴(kuò)大砂土液化預(yù)測(cè)模型適用范圍，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)砂土液化，以更好地防治地震災(zāi)害，基于類別型特征提升算法CatBoost并結(jié)合自動(dòng)超參數(shù)優(yōu)化框架Optuna進(jìn)行調(diào)參訓(xùn)練，建立CatBoost-Optuna砂土液化預(yù)測(cè)模型；將標(biāo)準(zhǔn)貫入試驗(yàn)的地震液化數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，利用5個(gè)評(píng)估指標(biāo)評(píng)估所建立模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，與測(cè)試集中多層感知機(jī)和支持向量機(jī)砂土液化預(yù)測(cè)模型的評(píng)估結(jié)果相比較，并以地震液化案例數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，對(duì)比不同預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果。（剩余11048字）