深度学习驱动的岩爆预测模型：DA-DNN方法

"这篇论文探讨了利用深度神经网络（DNN）进行岩爆烈度分级预测的方法，结合Dropout和改进的Adam优化器（DA-DNN），以解决地下岩土和深部资源开采中的岩爆灾害预测问题。研究选择了硐壁围岩最大切向应力、岩石单轴抗压强度、岩石单轴抗拉强度和岩石弹性能量指数作为预测指标，通过收集289组岩爆工程实例数据构建预测模型。模型避免了指标权重的主观设定，由数据驱动，提高了预测准确性。采用6:2:2的比例对数据集进行划分，用于训练、验证和测试模型，并在训练60次后，预测样本的准确率达到98.3%。该模型在锦屏二级水电站、秦岭隧道和冬瓜山铜矿等多个实际工程中得到应用验证。" 本文的核心知识点包括： 1. **岩爆预测**：岩爆是地下工程中的严重安全问题，准确预测岩爆的发生和烈度对于保障人员安全和工程稳定至关重要。 2. **深度神经网络（DNN）**：DNN是一种能够处理复杂非线性关系的机器学习模型，适合从大量数据中学习深层次的特征表示。 3. **Dropout**：Dropout是一种正则化技术，通过在训练过程中随机“关闭”部分神经元，防止过拟合，提高模型泛化能力。 4. **改进的Adam优化器（DA-DNN）**：Adam是一种自适应学习率优化算法，结合了动量和自适应学习率的优点，而改进版可能针对岩爆预测任务进行了特定调整。 5. **预测指标体系**：选取的四个指标包括地质力学参数，反映了岩体的应力状态和内在强度，它们共同影响岩爆发生的可能性。 6. **数据集划分**：采用6:2:2的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集，这是深度学习中常见的做法，用于模型训练和性能评估。 7. **模型训练与评估**：通过训练集调整模型参数，验证集监控模型性能，最终在独立的测试集上评估模型的泛化能力。 8. **模型性能**：在231组学习样本和60次训练后，DA-DNN模型对58组预测样本的准确率达到了98.3%，显示出较高的预测效能。 9. **工程应用**：模型的实际应用表明，DA-DNN模型在锦屏二级水电站、秦岭隧道和冬瓜山铜矿等项目中能有效预测岩爆烈度，具有良好的实用性。 这篇论文展示了一种利用深度学习技术进行岩爆灾害预测的新方法，强调了数据驱动和模型泛化能力的重要性，并通过实际工程案例验证了模型的有效性。这种方法对于改善地下工程的安全管理，预防岩爆灾害，具有重要的理论价值和实践意义。