【摘 要】
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为基于数据实现掘进过程自动化和实现自动纠偏进行数学建模,给出了一种优质训练集数据的提取方案,经分析论证,以偏差与偏差的变化率之积小于0为优质数据的判别条件是合理的.借助于优质数据进行机器学习建模,将得到的模型在盾构现场实际匹配上线测试,预报结果与实际结果有很好的吻合性.用混淆矩阵作度量测试预报结果,反映出具有较高的正确率,说明了以优质数据建模方法的有效性,可为类似的大数据建模优质数据寻取提供参考.
【机 构】
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盾构及掘进技术国家重点实验室,河南 郑州 450001
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为基于数据实现掘进过程自动化和实现自动纠偏进行数学建模,给出了一种优质训练集数据的提取方案,经分析论证,以偏差与偏差的变化率之积小于0为优质数据的判别条件是合理的.借助于优质数据进行机器学习建模,将得到的模型在盾构现场实际匹配上线测试,预报结果与实际结果有很好的吻合性.用混淆矩阵作度量测试预报结果,反映出具有较高的正确率,说明了以优质数据建模方法的有效性,可为类似的大数据建模优质数据寻取提供参考.
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