余年TY - A2的太阳,非盟-段,东盟——冯,小菁盟——张Ruizhe AU -陈,小雨盟——张,弘治PY - 2022 DA - 2022/08/05 TI -识别砂岩静默期的声发射研究基于四个机器学习算法SP - 2133607六世- 2022 AB -针对解决问题,很难识别岩石声发射的静默期,四个机器学习算法采用开发的识别方法,提高声发射的平静期。在建立模型的过程中,声发射的时间域数据标准化和处理盒图方法,以清洁异常数据和降低维度,和频域数据被小波去噪基础课变换和小波包三层能量分解,和一群8小波包能量参数建立了频域特征参数。基于AE时域数据,频域数据,和复合数据(时频域数据集),网格搜索遍历参数技术被用来获得四个机器学习模型的最优参数。的准确性、精密、召回和 F 1 分数被用来验证和评估模型的识别性能。研究结果表明,模型的识别效果很好,模型精度的频域数据集是最低的,和模型精度的综合数据集是最高的精度超过90%。内核支持向量机模型具有最佳性能,及其平均精度为0.87。随机森林(RF)模型是最好的模式识别的声发射平静期。SN - 1468 - 8115 UR - https://doi.org/10.1155/2022/2133607 - 10.1155 / 2022/2133607摩根富林明Geofluids PB - Hindawi KW - ER