基于MICE_RF的组合赋权—极限随机树岩爆预测模型

目前岩爆预测的真实训练数据量小、数据存在缺失,为了更加准确地预测岩爆等级,提出了一种基于链式随机森林多重插补（MICE_RF）算法的组合赋权—极限随机树（ET）预测模型。首先,在选取岩爆灾害主要评判指标的基础上,采用MICE_RF算法插补缺失数据;然后,由改进层次分析法（IAHP）和基于指标相关性的权重确定方法（CRITIC）确定指标主、客观权重,并引入权向量距离概念对指标组合赋权;最后,将插补和赋权后数据集采用ET算法,构建岩爆等级预测模型。利用国内外工程实例数据进行20次随机抽样试验,并与其他模型进行对比分析。结果表明：MICE_RF插补后可显著提高岩爆模型预测效果;改进AHP-CRITIC法较改进前更具优势,该模型平均预测准确率为93.10%,各比较指标结果均优于对比模型,预测结果更稳定。     

基于改进的RS-TOPSIS模型的岩爆倾向性预测

针对目前岩爆倾向性中预测模型权重确定存在不足导致模型精度不高的现状,为更准确地预测岩爆倾向性,提出综合运用粗糙集理论中的代数观和信息观,确定属性最优权重,并修正岩爆倾向性与评价指标之间的关系,建立岩爆等级理想点矩阵。根据岩爆发生条件,选取岩石脆性指数、切应力指标和弹性应变能指数3项指标作为岩爆判别指标,以国内外20组典型岩爆数据为样本,建立改进的粗糙集—理想点法（RS-TOPSIS）岩爆倾向性预测模型,并应用该模型对玲珑金矿等工程实际进行了岩爆倾向性预测。结果表明：改进后样本预测精度相比于改进前有了显著提高,所建立的模型对实际工程的岩爆倾向性预测效果良好,预测结果更准确。     

基于未确知测度理论评判模型的岩爆倾向性预测

随着钨矿山的深部开采,各类地压问题也不断出现,特别是作为高地应力条件下的岩石能量释放方式之一的岩爆现象更为多见,岩爆倾向性预测评价是矿山安全的重要内容。采用未确知测度理论与熵值法相结合的方法进行岩爆倾向性预测。根据岩爆倾向性的影响因素和分级标准,运用未确知测度理论建立了地下矿山岩爆倾向性预测评价指标的未确知测度函数,用熵值法确定评价指标的权重,依据置信度识别模型对地下矿山岩爆倾向性预测进行评价,并结合实例进行了对比分析。研究结果表明,该方法为地下矿山岩爆倾向性预测评价提供了一种新方法。     

基于核主成分分析与SVM的岩爆烈度组合预测模型

为了更好地预测岩土工程中的岩爆烈度,建立了基于多类型核函数的主成分分析方法与遗传算法或粒子群优化算法(GA/PSO)优化的支持向量机(SVM)相结合的组合预测模型。选取围岩最大切向应力σ_θ、岩石单轴抗拉强度σ_t、岩石单轴抗压强度σ_c、应力集中系数SCF、脆性指数B_1和B_2以及弹性应变能指数Wet共7个指标构成岩爆预测指标体系。基于统计的246个国内外岩爆实例数据,分别运用主成分分析和基于线性核函数、RBF核函数以及MLP核函数的主成分分析对数据进行预处理,得到2～4个线性无关的主成分。再将降维后的数据输入GA/PSO优化的SVM模型进行训练和预测。经测试,基于RBF核函数的主成分分析方法与PSO-SVM相结合的模型预测准确率达到了92.3%,为最佳组合模型,为岩土工程中的岩爆烈度预测提供了一种可靠的方法。     

基于理想解的Vague物元决策方法及其应用

结合物元理论和Vague集理论,提出模糊环境下的物元决策模型.介绍了Vague集的概念,给出Vague复合物元的定义.根据改进的Vague排序函数确定方案物元的正理想解和负理想解.利用相似度量确定各方案物元到理想物元的距离,计算方案的贴近度,以此选择最优方案.用案例说明所提出的物元决策方法的应用过程.结果表明,本文提出的方法对模糊和不确定的决策问题具有较好的实用性.     

基于组合赋权TOPSIS法的采场结构参数优选

为解决运用数值分析方法获得最优采场结构参数中权重确定的难点,提出了一种基于组合赋权的逼近理想解的排序法（TOPSIS）综合评判方法。综合考虑影响采场结构参数中经济、技术、安全三大类因素,运用层次分析原理建立采场结构参数的评判体系,采用熵权法和层次分析法确定采场结构参数中各指标的组合权重,计算出各采场结构参数方案基于评判指标的综合优越度,实现采场结构参数的优选。最后,以湖南某矿山的采场结构参数选择为实例,建立了9种备选方案,得出5种安全可行方案的优越度分别为：方案2,40.8%;方案3,70.2%;方案5,26.8%;方案6,52.9%;方案8,4.7%,从而确定方案3最优。     

基于博弈论组合赋权TOPSIS法的深部进路参数优选

采取标度扩展AHP法、熵值法2种方法对各指标进行赋权得到主客观权重;并基于博弈论思想构造的组合赋权优化模型计算各评判指标的组合权重;最终建立基于博弈论组合赋权TOPSIS法的深部采场结构布置参数评价模型.结合实例计算得到各方案贴近度:方案1为58.05 %;方案2为41.95 %;方案3为41.61 %;方案4为56.87 %,因此优选出较优方案为方案1采场进路为4.5 m×4 m,矿柱非胶结充填.与线性加权法及乘法归一法2种组合法对比,结果表明,3种组合赋权TOPSIS法得到的4种方案的优劣排序均一致,方案1结果均较优,其次是方案4、方案2、方案3;说明博弈论组合赋权模型合理可行.      

基于KPCA-GWO-SVM模型的岩爆预测及应用

岩爆是采矿、水利等工程的主要灾害之一,准确预测十分关键。选取应力系数σ_θ/σ_c、脆性系数σ_c/σ_t和弹性能量指数W_et作为分级预测指标,提出基于灰狼优化算法优化的支持向量机模型,采用核主成分分析对数据进行处理,建立岩爆预测的KPCA-GWO-SVM模型,预测结果表现出良好的分类性能。将建好的模型用于冬瓜山铜矿,并与BP神经网络模型进行对比,结果表明,KPCA-GWO-SVM模型是一种岩爆烈度高精度分类的有效工具。     

基于正态隶属度—属性区间识别模型的岩爆倾向等级预测

岩爆是地下工程开挖面临的关键问题之一,为了准确预测深埋隧洞中岩爆烈度倾向等级,提出了正态隶属度—属性区间识别模型的岩爆预测方法。针对岩爆倾向等级属于典型的多属性有序分割类问题,构建了属性区间识别模型,并将岩爆倾向等级划分为4个等级进行预测。根据岩爆发生的成因和机理,选取应力系数、脆性系数、弹性应变指数和岩石完整性系数作为预测指标,考虑各指标之间、指标与标准等级之间的交互关系,采用正态隶属度函数和Jousselme距离计算评价指标权重。结合13个深埋隧洞工程对该预测模型进行准确性测试,并以双江口水电站SPD9厂房为例进行工程实例验证,该模型预测结果与实际相吻合,证明该模型用于具体工程实践中是可行且有效的,研究结果可为类似深埋隧洞岩爆倾向等级预测提供新的思路。     

基于AHP和熵权TOPSIS模型的岩爆预测方法

为了准确预测地下金属矿的岩爆情况,建立了AHP和熵权TOPSIS模型。运用AHP和熵权法的基本原理,从岩性条件、应力条件和围岩条件3个方面选取预测指标,最终确定的指标为岩石的单轴抗压强度〖σ〗_c、压拉比〖σ〗_c/σ_t、弹性变形指数〖W〗_et、切应力与单轴抗压强度的比值〖σ〗_θ/σ_c和完整性系数〖K〗_v,分别为各预测指标分配合理的权重。然后,运用TOPSIS的基本原理,结合AHP和熵权法得到的权重来计算各岩爆等级临界值和实际矿山数据的贴近度,通过对比这2个贴近度来预测岩爆是否发生。实例研究表明：所建模型得到的预测结果与工程实际情况相一致,因此认为AHP和熵权TOPSIS模型可用于准确预测地下矿山的岩爆问题。     

基于最优组合赋权的地下矿山岩体质量可拓评价模型

岩体质量分级辩识是矿山工程设计、施工与支护的基础,在岩体工程应用中具有重要的意义。应用可拓学理论,以司家营铁矿超大规模地下采场的岩体工程为例,选取岩石单轴抗压强度、围岩质量指标、结构面摩擦系数、节理间距、地下水状态和完整性系数等评价指标,建立矿山岩体质量评价物元模型。基于最优组合赋权理论,提出了将层次分析法和熵值法获得的权值进行最优组合的指标权重系数的确定方法。研究结果表明：（1）计算获得了待评价岩体的工程质量特征值,实现了岩体工程分类,客观反映岩体与相邻岩体等级间的差值,为矿山岩体工程提供基础的设计参数;（2）基于最优组合赋权的权重系数,可以实现多种权重值的组合赋权,降低不同赋权间的误差,提高了质量评价的准确性;（3）评价结果与工程地质RMR法、层次分析法和熵权法评价结果一致性高,说明评价结果可靠;（4）基于离差平方和最大,使得评价结果之间的离散性高,更有利于决策。     

基于PSO-RBF神经网络模型的岩爆倾向性预测

鉴于岩爆机理的复杂性以及岩爆发生前后信号提取困难的现状,对高应力区进行岩爆倾向性预测研究具有现实意义。为提高岩爆预测的准确性,基于岩爆预测多维非线性的特点,选取4个影响岩爆发生的核心指标作为判决依据,结合粒子群优化算法(PSO)与径向基神经网络(RBF)建立了PSO-RBF神经网络岩爆预测模型。采用试错法确定隐含层节点数后,进一步利用国内外典型工程数据对模型参数隐含层基函数中心ci,隐含层节点宽度σi以及隐含层与输出层间权重因子w进行学习优化以获取最优参数,并将所建立的模型应用于实际工程的岩爆倾向性预测。结果表明:利用该模型预测的岩爆等级与实际岩爆情况基本相符,相对误差率为10%,精度较以往预测方法有显著提高。     

基于最大主应力判据的深埋巷道岩爆预测

岩爆是开采深部矿床常遇到的难题,会对矿山企业造成巨大的损失。为了预测深部矿床围岩的岩爆活动,文章针对某金属矿深埋巷道开挖工程,首先通过室内岩石力学试验获取多个围岩岩爆倾向性指标值,并以有效冲击能量指标W为主,其他指标为辅,判定矿区各围岩的岩爆倾向。在此基础上,依据基于最大主应力的岩爆判别准则,对不同深度的大理岩和花岗闪长斑岩两种围岩的巷道开挖进行了数值模拟计算,由此判定了巷道周边各部位的岩爆等级。结果表明:该矿区埋深为450~1 050 m的两种围岩巷道不同部位,开挖完成后均可能出现中等至高等的岩爆活动,各部位的岩爆等级排序为底板两侧巷道两帮拱顶内缘;埋深情况相同的两种围岩巷道,花岗闪长斑岩巷道发生岩爆的等级更高。该研究结果为深埋巷道的开挖及制定合理的岩爆预防措施提供了依据。     

Grey能源预测模型的研究及应用

根据钢铁企业能源发生和使用的特点,在能源管理系统的基础上,建立了能源预测动态数学模型,并对首钢京唐钢铁公司高炉煤气系统进行了实例计算。实验结果表明:在企业完全正常生产的情况下,对能源系统的发生和使用预测,取得满意的效果。并且模型还可展现调度方案的效果,为调度方案的评估提供参考。