矿山爆破稳定性预测：因子分析与免疫最小二乘支持向量机

"爆破振动对矿山边坡稳定性影响的预测" 在矿山开采过程中，爆破是必不可少的一个环节，然而，爆破活动会带来强烈的振动，这些振动可能对矿山的边坡稳定性造成严重影响。该研究主要关注如何预测爆破振动对矿山边坡稳定性的影响，以提高矿山安全性和作业效率。 首先，研究者运用因子分析方法来处理多个可能影响边坡稳定性的因素。这些因素包括爆破振幅、主频率、主频率持续时间、岩石的重度、粘聚力、内摩擦角、边坡的角度、边坡的高度以及孔隙水压力。因子分析是一种统计技术，它能够识别和提取出对整体影响最为显著的几个关键因子，从而简化数据分析过程，便于建立预测模型。 接下来，研究引入了免疫最小二乘支持向量机（ILS-SVM）模型。这是一种结合了免疫理论和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的学习算法，能有效地处理非线性问题并优化模型参数。ILS-SVM在处理复杂问题时表现出良好的预测性能，特别适用于存在大量输入变量和噪声的数据集。 研究中，研究人员选取了24组实际爆破数据作为训练样本，通过ILS-SVM模型进行训练，并采用回代估计法进行模型检验，得出的误判率为1/12。然后，使用另外10组独立数据进行预测，并与其它预测模型的结果进行比较，证实了ILS-SVM模型在预测边坡稳定性方面的准确性更高。研究表明，该模型的泛化误差较低，预测结果的误判率仅为1/10，明显优于其他传统预测方法。 这项工作对于矿山安全生产具有重要意义，通过精确预测爆破振动对边坡稳定性的影响，可以提前采取措施防止边坡滑移或其他地质灾害，保护矿山设施和人员安全，同时也为矿山的爆破设计提供了科学依据，有助于提升矿山的经济效益。 该研究通过综合应用因子分析和免疫最小二乘支持向量机，构建了一个高效且准确的预测模型，对于理解和控制矿山爆破活动对边坡稳定性的影响提供了有力的工具，对于矿山工程的安全管理和风险评估具有重要的实践指导价值。