金属矿深部开采岩爆危险预测的GA-ELM模型研究

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.

关键词：金属矿山、深部开采、岩爆、预测、极限学习机、GA-ELM模型

所属期刊栏目：39

分类号：TD853(矿山开采)

资助基金：国家自然科学基金51674288

在线出版日期：2019-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-4