Abstract:Rockburst telah menjadi salah satu risiko mayor pada konstruksi dan tambang bawah tanah batuan keras yang dalam. Banyak pendekatan telah diusulkan untk memprediski risiko rockburst, mulai dari pengujian laboratorium sederhana sampai kepada metode learning machine yang canggih. Makalah ini membandingkan hasil prediksi metode ensemble learning dan regresi logistik dan menunjukkan bahwa metode regresi logistik yang lebih sederhana dapat memberikan hasil yang lebih akurat.
Set email alert for when this publication receives citations?
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.