公开(公告)号：CN120013277A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510073038.X

申请日：2025-01-17

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 冯谦 ,  张斌 ,  李墨潇 ,  马天骄 ,  张建辉 ,  汪新纪 ,  顾怡婷

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/02 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种矿山灾害数据异常值处理与可解释性分析的分级预测方法，包括：通过马氏距离判别法对矿山灾害数据进行筛选，得到各矿山灾害数据的马氏距离以及异常阈值，将各矿山灾害数据的马氏距离大于异常阈值的数据认定为异常量，对矿山灾害数据中异常量小于或等于其对应数据量二分之一的矿山灾害数据删除其异常量，并对其剩余数据取中位数对删除的异常量进行替换；将矿山灾害数据中异常量大于其对应数据量二分之一的矿山灾害数据删除；对删除异常量后的各矿山灾害数据通过SHAP模型进行可解释性分析，得到各矿山灾害数据的相对重要程度。本发明相较于常规的孤立森林算法，可以更多的保留数据中留存的信息，并能够提升预测算法准确率。