基于PSO-MKSVM的回采巷道围岩稳定性预测与成熟度评价

"回采巷道围岩稳定性预测模型及其成熟度" 在煤矿开采过程中，回采巷道的围岩稳定性是保障生产安全的关键因素。传统的预测方法存在预测准确率低和适用性有限的问题。针对这一现状，研究者们引入了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法来构建一个更为精准的预测模型。SVM是一种监督学习模型，常用于分类和回归任务，尤其在小样本数据集上表现出色，能够处理高维特征空间。 在本研究中，回采巷道围岩的稳定性被看作是多个评价指标的函数，这些指标包括但不限于围岩强度、埋藏深度、地质构造复杂性、巷道形状等因素。例如，围岩强度是通过考虑顶板、煤层和底板的强度，并赋予不同的权重来综合计算的。埋藏深度则直接影响巷道所受的地压和地表活动的影响。这些评价指标作为输入向量，而围岩稳定性等级作为输出向量。 为了优化SVM模型的性能，研究人员采用了粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来调整模型的重要参数，如惩罚因子c和核参数g，同时引入了单核系数λ1和λ2。粒子群优化是一种全局优化算法，能够搜索参数空间以找到最优解。通过这种方式，建立了基于PSO-MKSVM的回采巷道围岩稳定性预测模型。 为了评估模型的预测性能，研究者定义了两个度量标准：精度度量P和非均等代价下的代价度量E。这两个度量综合考虑了模型的分类错误率和不同类别错误的严重程度。此外，还提出了一种名为成熟度度量M的准则，当模型的成熟度M达到最大值1时，表示模型的性能最优且稳定。 实验结果显示，存在多组λ1和λ2的组合能使回采巷道围岩稳定性预测模型的成熟度度量M达到最大值，这意味着模型的预测性能较为稳定，能够有效地提高预测的准确性和可靠性。这种基于PSO-MKSVM的预测模型为解决回采巷道围岩稳定性预测的难题提供了新的思路和技术支持，有助于提升我国煤矿的安全管理水平。 这项研究通过对回采巷道围岩稳定性预测模型的创新，不仅提高了预测的准确性，还引入了模型性能的全面评价体系，为未来类似问题的研究提供了有价值的参考。通过结合先进的机器学习算法和优化技术，有望在实际煤矿安全生产中发挥重要作用。