基于随机森林的基坑监测数据填补对比研究
Urban Geology（2021）
Abstract
根据项目监测实测数据,采用随机森林算法对基坑监测数据进行填充,分析了该方法的适用性、有效性,并与其他常见的数据填充方法进行对比研究.结果表明,随机森林方法作为一种集成学习方法,通过在模型训练时构造多个决策树,并输出分类结果,可以纠正普通决策树过度拟合的训练集合,且性能通常优于普通填充方法.基于随机森林方法填充后的数据,与周边数据相关性较强.在填充后的曲线图形上,还可以看到填补后数据分类性质明显,具有明显的归类特征.高质量的数据填充结果可以有效提高数据集完整性,达到高效、优质利用原有监测数据的目的.
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