【摘 要】
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针对矿山地下开采和隧道的挖掘中,岩石的冒落时间进行预测的问题,本文提出了采用GEP (Gene Expression Programming)算法来实现岩体AE(Acoustic Emission)信号特征参量与冒落
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61561004).
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针对矿山地下开采和隧道的挖掘中,岩石的冒落时间进行预测的问题,本文提出了采用GEP (Gene Expression Programming)算法来实现岩体AE(Acoustic Emission)信号特征参量与冒落时间的预测.该算法以检测事件率C、振铃率Ri、能率E及其强弱指标CR,Rri和ER作为GEP表达式的输入,冒落时间T作为输出,拟合出T与AE信号之间的GEP表达式.最后本文通过实验验证算法在冒落时间较小时具有较好的观测效果,证明了算法的有效性和可行性.
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