[发明专利]基于NGBoost和SHAP值的可解释地震动参数概率密度分布预测方法在审
申请号: | 202110232177.4 | 申请日: | 2021-03-02 |
公开(公告)号: | CN113009553A | 公开(公告)日: | 2021-06-22 |
发明(设计)人: | 陈蒙;王华 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G01V1/00 | 分类号: | G01V1/00;G01V1/28;G06F30/20 |
代理公司: | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人: | 何悦 |
地址: | 610000 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了基于NGBoost和SHAP值的可解释地震动参数概率密度分布预测方法,涉及地震工程技术领域,包括以下步骤:步骤1,确定研究区域,收集研究区域内地震事件波形和元数据信息,并进行分析处理,建立强震动数据库;步骤2,对强震动数据进行数据清洗,挑选用于机器学习模型训练的数据;步骤3,利用挑选的强震动记录和自然梯度提升算法,训练出用于地震动参数概率密度分布预测的机器学习模型;步骤4,计算所有样本所有特征的SHAP值,并根据SHAP值分析各个特征的重要性,以及如何影响地震动参数预测,解释机器学习模型;步骤5,利用训练好的机器学习模型,对新发生或假想地震的地震动参数概率密度分布进行预测。 | ||
搜索关键词: | 基于 ngboost shap 可解释 震动 参数 概率 密度 分布 预测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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