金属矿深部开采岩爆危险预测的GA-ELM模型研究

• 作者: 兰明 刘志祥 刘进 郑斌
• 来源期刊: 矿冶工程
• 学科: 工学
• 关键词: 金属矿山 深部开采 岩爆 预测 极限学习机 GA-ELM模型
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 采矿
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TD853
• 字数: 3059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-6099.2019.03.001

摘要

为对金属矿山深部开采时岩爆的危险性进行预测,在总结深部开采岩爆发生机理的基础上,综合选取影响岩爆发生的3个重要因素作为岩爆预测的判别因子.搜集国内外金属矿深部开采岩爆的实例作为训练样本,引入极限学习机算法(ELM),针对该算法的不足,采用遗传算法(GA)对其相关参数进行优化,建立了岩爆预测的GA-ELM模型,并与单一ELM模型进行对比.利用该岩爆预测模型对一典型金属矿深部开采进行岩爆预测,结果与实际情况相吻合.研究结果表明,岩爆预测的GA-ELM模型训练效果及泛化能力均优于单一ELM模型、SVM模型及传统的BP模型,且该模型能够对金属矿深部开采的岩爆进行准确有效地预测,具有一定的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志祥	中南大学资源与安全工程学院	87	1368	21.0	33.0
2	兰明	中南大学资源与安全工程学院	13	66	5.0	8.0
3	刘进	中南大学资源与安全工程学院	3	4	1.0	2.0
4	郑斌	中南大学资源与安全工程学院	1	0	0.0	0.0