基于粒子群算法优化支持向量机的岩爆预测研究

• 作者: 刘文浩 卢自立 张玲 汪华斌 邱杰汉
• 来源期刊: 地下空间与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 支持向量机 参数优化 岩爆影响指标 岩爆预测
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 364-369
• 页数: 6页
• 分类号: TU45
• 字数: 6000字
• 语种: 中文

摘要

由于地下工程的复杂性,岩爆的发生受到多种因素的影响,目前尚没有一种可靠的预测方法来对其进行预报,进而有针对性地进行工程灾害的风险控制.笔者提出将应力强度比(σθ/σc)、脆性系数(σc/σt)和弹性能量指数(Wet)作为影响岩爆的主要指标,并根据粒子群优化算法的参数选取和收敛速度快的优势及支持向量机的小样本、高维度、非线性的特性,提出了用粒子群优化算法对影响支持向量机分类性能的两个主要参数进行优化,进而获得优化的支持向量机分类器.利用PSO-SVM对在建二广九标茅田界隧道深埋变质砂岩岩爆发生情况进行预测,定量地判断该标段不存在岩爆现象,预测结果与茅田界隧道的实际情况基本相符.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玲	华中科技大学土木工程与力学学院	61	283	8.0	13.0
2	汪华斌	华中科技大学土木工程与力学学院	29	578	12.0	23.0
3	卢自立		14	80	6.0	8.0
4	刘文浩		6	38	4.0	6.0
5	邱杰汉		5	40	3.0	5.0