指导硕士研究生沈凤琳在岩土领域顶级期刊《Soils and Foundations》发表学术论文
点击次数：
发布时间：2024-10-18
发布时间：2024-10-18
文章标题：指导硕士研究生沈凤琳在岩土领域顶级期刊《Soils and Foundations》发表学术论文
内容：
近期由赵腾远老师指导硕士研究生沈凤琳在岩土工程领域著名期刊《Soils and Foundations》发表题为"Review and comparison of machine learning methods in developing optimal models for predicting geotechnical properties with consideration of feature selection"的学术论文，系统探索对比了不同机器学习方法在预测岩土工程性质时重要特征选择的性能，发现结合贝叶斯框架的GPR（即fB-GPR）能够自动平衡模型的预测性能以及模型复杂度，且依据fB-GPR所确定的重要特征，其他机器学习方法所建模型性能亦有所提高，说明fB-GPR在特征选择中的有效性。