基于PCA-SVM的岩爆预测

刘晓悦; 张雪梅; 杨伟

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基于PCA-SVM的岩爆预测

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岩爆是深部地下工程开挖掘进过程中常见的地质灾害,具有显著的随机性、突发性和复杂性,随着深埋工程的增多,岩爆预测的重要性日益凸显.根据岩爆的影响因素、特点及成因,选取了围岩切向应力σθ,单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt、脆性系数σc/σt、应力系数σθ/σc和冲击倾向性指数W et等6个主要预测指标.首先用主成分分析法(PCA)对原始数据预处理,不仅消除了指标之间的相关性,而且降低了维度;然后使用粒子群算法(PSO)去优化支持向量机的惩罚c和核函数参数g,建立基于主成分分析和粒子群支向量机(PCA-PSOSVM)的岩爆预测模型,并将PCA-PSOSVM的预测结果与支持向量机(SVM)模型和人工神经网络(ANN)模型的预测结果进行比较.结果表明:PCA-PSOSVM模型的判别准确率比SVM模型和ANN模型高.

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来源
《中国矿业》 |2021年第7期|176-180|共5页
作者
刘晓悦; 张雪梅; 杨伟;
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作者单位

华北理工大学电气工程学院河北唐山063000;

华北理工大学电气工程学院河北唐山063000;

华北理工大学电气工程学院河北唐山063000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类岩石（岩体）力学及岩石测试;
关键词
主成分分析; 支持向量机; 岩爆预测; 地质灾害;

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