随机森林模型预测路堑爆破对民房安全危害

本研究论文探讨了路堑开挖爆破施工过程中对邻近民房安全产生的潜在危害，采用主成分分析和随机森林算法进行预测模型构建。作者李辉、冯东梅和马寒针对爆破参数、地质条件和民房结构这三个关键领域，共选择了16项重要因素进行分析。主成分分析被用来降低数据维度，提取出6个主要的影响因素，这些因素作为输入，而房屋安全程度的量化评估则作为预测目标。 通过将18组工程实例数据用于模型的训练，作者验证了模型的有效性。利用剩余的4组数据作为检验样本，结果显示基于主成分分析的随机森林模型具有较高的数据拟合度，预测误差较低。这表明该模型能够准确地预测路堑开挖爆破对民房安全的危害，从而为工程规划和安全管理提供了科学依据。 随机森林作为一种强大的机器学习方法，其优势在于能够处理大量数据、减少过拟合风险，并且具有很好的泛化能力。在本研究中，它成功地应用于实际问题，显示出在复杂环境下预测民房安全风险的潜力。这对于优化爆破施工计划，保障周边居民生活安全，以及减轻潜在的社会经济影响具有重要意义。 这项研究为路堑开挖爆破施工中的风险管理提供了一种实用工具，展示了如何结合主成分分析和随机森林技术来预测和控制这类工程活动对民房安全的潜在威胁，对于提高施工效率和保障公共利益具有实际价值。