[1]肖屈日,赵国彦,刘建,等.矿柱稳定性判别的ICA-RoF模型及其工程应用[J].中国地质灾害与防治学报,2019,30(4):116-122.
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矿柱稳定性判别的ICA-RoF模型及其工程应用()
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《中国地质灾害与防治学报》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
30
期数:
2019年4
页码:
116-122
栏目:
出版日期:
2019-08-25

文章信息/Info

作者:
肖屈日;赵国彦;刘建;简筝
关键词:
安全工程 硬岩矿柱 状态识别 旋转森林 主成分分析
摘要:
为准确判别矿柱稳定性情况,综合考虑矿柱形状特征量、力学状态量和力学极限量3类指标,选取矿柱宽度、矿柱高度、矿柱宽高比、矿柱约束、矿柱摩擦系数、矿柱应力、矿岩单轴抗压强度、矿柱强度共8个特征作为识别指标,利用独立成分分析旋转森林(ICA-RoF)算法逆构特征指标与矿柱状态之间的非线性映射关系,建立一种基于ICA-RoF算法的矿柱稳定性判别模型。结合工程实例,以150组矿柱样本数据进行训练,采用40次5折交叉验证算法获得最佳模型参数,以剩余12组样本数据对该模型进行检验,并与主成分分析旋转森林算法(PCA-RoF)、CART决策树算法(CDT)和高斯过程分类算法(GPC)进行比较。研究结果表明:ICA-RoF判别模型精度高、泛化能力强,在显著性水平α=0. 05的情况下,ICA-RoF明显优于PCA-RoF、CDT和GPC。
更新日期/Last Update: 2019-08-25