针对在超高层建筑施工中施工升降机的驱动电机输入电压受多因素影响,导致其调节困难、能耗严重的问题,提出一种基于数据挖掘的RF-GA-SVM输入电压控制方法.首先,在实现控制电压多因素分析的基础上,基于随机森林(random forests,RF)算法进行了影响因素的重要度计算,确定各因素的影响权重值和样本约简集合,并通过ROC(接收者操作特征)曲线和AUC(ROC曲线下的面积)分析验证属性约简集的分类准确率;其次,采用基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的支持向量机(support vector machine,SVM)算法,构建施工升降机输入电压控制模型;最后,利用施工升降机远程监控平台采集历史数据,对本研究提出的RF-GA-SVM输入电压控制模型进行训练和验证.实例验证结果表明:该模型检测样本的均方根误差(RMSE)为1.493,平均绝对误差(MAE)为0.899,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.291％,决定系数(R2)为0.98,说明本方法可以有效选取影响因素,并根据影响因素和实际需求实现施工升降机输入电压的有效控制.
维普
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