Quang-Hieu TRAN, Xuan-Nam BUI, Hoang NGUYEN
优先出版日期: 2022/9/7 11:16:39DOI: 10.11835/j.issn.2096-6717.2022.023CSTR: undefined
摘要:在深部地下采矿中,岩爆因具有许多不利影响(如,对人员、设备、隧道/地下矿山工作面和开采周期等的影响)而被视为不确定性风险。由于其不确定性的特征,对岩爆趋势的准确预测和分类具有一定难度,且已有研究成果较少。提出一种基于基因表达编程(GEP)和粒子群优化(PSO)的鲁棒混合计算模型GEP-PSO,用于预测和分类深部开口的岩爆趋势,提高了预测和分类的准确性。在建立GEP-PSO模型过程中,评估了GEP模型中不同数量的基因(1~4)和连接功能(例如,加法、提取、乘法和除法)。收集了246次岩爆发生的地质和施工因素,用于建立岩爆分类的GEP-PSO模型;应用处理数据集缺失值的技术改进数据集的属性;用相关矩阵选取潜在输入参数的特征;建立了13个混合GEP-PSO模型,得到了各模型的精度。结果表明:在GEP结构中具有3个基因和乘法连接函数的GEP-PSO模型具有最高的准确度(80.49%)。将获得的最佳GEP-PSO模型的结果与基于相同数据集开发的各种已有模型进行比较,结果表明:选择的GEP-PSO模型结果优于已有模型,表明提出的GEP-PSO模型在岩爆等级的预测和分类方面的准确性显著提高,可以应用于深开挖工程中,以准确预测和评估岩爆敏感性。
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