近日，三峡大学土木与建筑学院2023级博士研究生王璟与导师胡记磊副教授在国际权威杂志《Engineering Geology》（地学类TOP期刊，IF：7.4）在线发表了题为《Influence of data quality on the performance of supervised classification models for predicting gravelly soil liquefaction》的学术论文。该论文研究了数据质量对机器学习模型的性能影响，提出了数据收集和构建模型的样本选择策略。研究结论可为从事土木和地质工程机器学习研究的科研人员提供科研启发和借鉴。

据悉，该研究成果来自于三峡大学土木与建筑学院工程结构抗震与防灾团队的“地震液化风险研究”课题组。近年来，该课题组承担了国家自然科学基金项目、湖北省教育厅重点研发项目等4项，长期关注与研究地震液化灾害风险分析与控制、地下工程地震破坏机理分析及防御、机器学习及大数据在岩土与结构工程中的应用等方面的研究工作。（通讯员王璟）