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用Fisher判别法和支持向量机预测地下矿山矿柱稳定性(英文) 总被引:4,自引:0,他引:4
利用Fisher判别分析(FDA)和支持向量机(SVMs)等来识别地下矿山矿柱稳定性,从多种煤矿和石材矿山中提取一些指标和力学参数作为识别因子,包括矿柱宽度、高度、矿柱的高宽比、岩石单轴抗压强度和矿柱应力。包括取样、训练、建模和评估4个主要步骤。在建模阶段,基于统计学习理论,建立两类矿柱稳定性预测的FDA和SVMs模型,以40组世界不同矿山的实测数据进行模型的训练和测试,并将其模型应用于其他6组待测样本来验证建立模型的有效性,将SVMs模型预测结果与FDA模型及实际情况进行对比,采用指标回代估计法和交叉验证法来考察模型的识别能力。研究表明,SVMs和FDA模型都能较好地预测矿柱的稳定性,但SVMs的优势更明显,有望成为一种可靠、实用的地下矿山矿柱稳定性的评价工具。 相似文献
442.
为进一步明确岩体结构面对电磁辐射传播的影响,考虑到节理的存在是岩石分层的本因,用麦克斯韦模型对含水节理进行模拟,结合压电方程,获得了节理岩石中电场随节理参数变化的解析解,在此基础上,分别研究了单一介质和复合介质中节理对电场幅值的影响。结果表明:含水节理的存在使得电场幅值降低,电场的能量发生衰减;电场幅值随节理的黏性系数和刚度增大而增大;相对于频率而言,低频时黏性系数对电场幅值的影响更大。对于复合介质,采用固定变量法,电场随单一参数的变化趋势是明确的,但如果考虑实际多项因素组合的复杂性,电场幅值的变化需要按影响因素的权重进行具体分析。 相似文献
443.
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445.