GSM-SVM优化模型提升巷道围岩稳定性预测精度至98%

巷道围岩稳定性是巷道工程设计和施工管理中的关键要素，由于围岩特性复杂，涉及的定量和定性指标众多，且它们之间存在模糊、非线性和复杂的关系，传统的统计方法如回归分析和聚类分析在处理这类问题时显得力不从心。为解决这一难题，本文提出了一种新颖的预测模型——基于网格搜索法（GSM）优化的支持向量机（SVM）模型。 GSM-SVM模型主要通过对22组巷道围岩数据进行训练，这其中包括水平地应力、巷道夹角、顶板岩性以及水的影响等因素作为输入变量，巷道围岩的稳定程度作为输出目标。通过改进的网格搜索方法，该模型能够有效地优化SVM的参数设置，从而提高模型的泛化能力和预测精度。这种方法克服了传统BP神经网络可能存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。 作者构建的GSM-SVM模型应用于8组新的巷道围岩数据预测，并将其结果与BP神经网络模型进行对比。结果显示，GSM-SVM模型的预测准确率高达98%，显示出显著的预测优势，证明了它在巷道围岩稳定性分类问题上的有效性。此外，GSM-SVM模型的精确度提升对于巷道设计和施工管理具有重要意义，能够帮助工程师更准确地评估和控制巷道施工过程中的风险。 总结来说，巷道围岩稳定性分类的GSM-SVM预测模型提供了一个有效的方法，通过结合机器学习的优化技术和非线性分类器，解决了传统方法在处理复杂围岩稳定性问题上的局限，为提升巷道工程的安全性和效率提供了有力工具。在未来的研究中，这种模型有望进一步发展和完善，为矿业工程领域带来更多的创新和突破。