文章标题：基于机器学习方法分析新安江地震台钻孔体应变观测影响因素

文章作者：刘晋云, 阚宝祥, 陈元恪, 邢雪良
关 键 字：钻孔体应变;机器学习;影响因素
文章摘要：钻孔体应变观测会受到气温、气压及钻孔水位等因素的影响，采用传统方法难以精准有效识别此类干扰。以新安江地震台TJ-Ⅱ型钻孔体应变仪近几年观测数据为研究对象，建立线性回归、K-近邻算法、随机森林等机器学习模型，分析体应变观测的影响因素。基于均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）对模型进行性能评估，发现随机森林模型在各项指标上均优于其他2种模型。采用该模型进行钻孔体应变观测干扰分析，结果表明，温度是影响观测数据质量的主要因素。引入机器学习方法，可精准识别钻孔体应变观测影响因素，为后续相关研究提供有力的数据支撑。