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第24卷第3期安全与环境学报Vol.24No.3
2024年3月JournalofSafetyandEnvironmentMar.,2024
文章编号:1009-6094(2024)03-0923-10岩爆预测提供了相应的定量关系。1974年,
[3]
Russenes第一次以岩石应力系数(σ/σ)建立了
改进的MVOGRNN神经θc
一种有较大影响力的岩爆单因素判据,为岩爆预测
网络岩爆预测模型研究∗提供了新思路。国内诸多学者建立了岩爆多因素判
[4]
1,21,21,2据。2012年,Zhang等首次建立了岩爆五因素综
侯克鹏,包广拓,孙华芬
合判据,弥补了单因素判据较为片面的不足。多因
(1昆明理工大学国土资源工程学院,昆明650093;素判据能够更为全面地反映岩爆复杂的非线性特
2云南省中德蓝色矿山与特殊地下空间开发
征,提高了判别岩爆烈度等级的准确性,在实际工程
利用重点实验室,昆明650093)
中的应用也越来越广泛。因而,岩爆多因素判据被
广大岩爆预测研究人员融入和运用到岩爆预测评价
摘要:准确预测岩爆烈度等级能有效指导岩爆灾害的防
[5]
控。根据影响岩爆发生及烈度等级的3个因素构建岩爆评指标体系中。2017年,汪华斌等提出将应力强度
价指标体系,提出一种基于改进多元宇宙算法(Improved比(σ/σ)、脆性系数(σ/σ)和弹性能量指数
θcct
Multi-VerseOptimizer,IMVO)优化广义回归神经网络(W)作为岩爆的主要指标,用粒子群算法优化支持
et
(GeneralRegressionNeuralNetwork,GRNN)的岩爆预测模型。向量机的分类器对实例工程的岩爆发生情况进行预
在普通多元宇宙算法(MVO)的基础上,运用自适应平衡机测,预测结果与工程实际情况基本相符。温延新
制调节MVO算法中的虫洞存在概率(V)和旅行距离率[6]
WEP等在分析岩爆机理和主要影响因素的基础上,最
(V)两个重要参数来改进该算法;再运用改进的多元宇宙
TDR
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