【摘 要】
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基于岩爆事故的模糊性与随机性特征,为解决在当前岩爆烈度等级预测研究中,通过正向云发生器经验式计算多维云模型特征值进而导致预测结果主观性较强的问题.本文选取应力比Ts=σθ/σt、岩石脆性指数B=σc/σt以及弹性应变储能指数Wet作为评价指标,结合机器学习理论,采用多维逆向MBCT-SR云发生器算法对岩爆等级进行预测,通过实例数据计算数字特征,建立多维云模型和动态适应度函数,最后选取优化算法反求最优权重.选取国内外192组岩爆实例数据对建立的模型预测结果进行验证,并与反赋权一维云模型、常规逆向云发生器多维
【机 构】
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武汉理工大学 中国应急管理研究中心,湖北 武汉430070;武汉理工大学 安全科学与应急管理学院,湖北 武汉430070
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基于岩爆事故的模糊性与随机性特征,为解决在当前岩爆烈度等级预测研究中,通过正向云发生器经验式计算多维云模型特征值进而导致预测结果主观性较强的问题.本文选取应力比Ts=σθ/σt、岩石脆性指数B=σc/σt以及弹性应变储能指数Wet作为评价指标,结合机器学习理论,采用多维逆向MBCT-SR云发生器算法对岩爆等级进行预测,通过实例数据计算数字特征,建立多维云模型和动态适应度函数,最后选取优化算法反求最优权重.选取国内外192组岩爆实例数据对建立的模型预测结果进行验证,并与反赋权一维云模型、常规逆向云发生器多维云模型预测结果进行对比.研究结果表明:本文模型对岩爆烈度分级预测的精准率可达89％,岩爆倾向性预测准确率可达到100％,相对于其他模型具有更高的准确性,可为岩爆预测提供更加科学有效、切合实际的评价模型.
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