ν-SVR算法提升地下工程岩爆预测精准度

本文主要探讨了"基于v-SVR算法的岩爆预测分析"这一主题，针对地下工程中岩爆的发生，这是一个关键的工程问题，它可能导致施工过程中的安全隐患和效率降低。岩爆通常是由地层压力、岩石力学特性以及地质构造等多种因素综合作用的结果。为了有效地预测岩爆，研究者们选取了包括地下工程围岩的最大切向应力、岩石的单轴抗压和抗拉强度、弹性能量指数、围岩切向应力与围岩抗压强度的比值，以及围岩抗压强度与抗拉强度的比值等关键参数作为预测指标。 v-SVR，即变异支持向量机算法，是一种基于统计学习理论的机器学习方法，特别适用于小样本、非线性和高维数据的处理。在这个研究中，作者采用了一种改进的v-SVR算法来构建岩爆预测模型。通过综合国内外45个岩石地下工程的实际数据，该模型进行了学习和训练，以提高其预测的准确性和稳定性。在完成学习后，研究人员将该模型应用到另外16个未参与训练的工程实例上，结果显示预测结果具有较高的精度，且明显优于传统的灰色理论和常规SVR算法，其预测性能接近于GA-BP神经网络算法，这表明v-SVR算法在岩爆预测方面的潜力得到了证实。 此外，模型参数的选择和优化是整个预测模型成功的关键，这涉及到对支持向量机的核函数类型、惩罚因子C和ε等参数的调整。通过精细的参数调整，可以使得模型更好地适应岩爆预测的数据特征，从而提高预测的准确性。 总结来说，这项研究为地下工程岩爆的预防提供了科学依据，展示了v-SVR算法在岩爆预测领域的实用价值，尤其是在处理复杂地质条件下的岩爆事件时。未来的研究可能进一步探讨如何优化模型参数，提高预测的实时性和实用性，以保障地下工程的安全施工。