為了更好地預(yù)測巖土工程中的巖爆烈度,建立了基于多類型核函數(shù)的主成分分析方法與遺傳算法或粒子群優(yōu)化算法（GA/PSO）優(yōu)化的支持向量機(jī)（SVM）相結(jié)合的組合預(yù)測模型。選取圍巖最大切向應(yīng)力σ_θ、巖石單軸抗拉強(qiáng)度σ_t、巖石單軸抗壓強(qiáng)度σ_c、應(yīng)力集中系數(shù)SCF、脆性指數(shù)B₁和B₂以及彈性應(yīng)變能指數(shù)Wet共7個(gè)指標(biāo)構(gòu)成巖爆預(yù)測指標(biāo)體系�；诮y(tǒng)計(jì)的246個(gè)國內(nèi)外巖爆實(shí)例數(shù)據(jù),分別運(yùn)用主成分分析和基于線性核函數(shù)、RBF核函數(shù)以及MLP核函數(shù)的主成分分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到2～4個(gè)線性無關(guān)的主成分。再將降維后的數(shù)據(jù)輸入GA/PSO優(yōu)化的SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。經(jīng)測試,基于RBF核函數(shù)的主成分分析方法與PSO-SVM相結(jié)合的模型預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了92.3%,為最佳組合模型,為巖土工程中的巖爆烈度預(yù)測提供了一種可靠的方法。 

【文章來源】：黃金科學(xué)技術(shù). 2020,28(04)CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

巖爆烈度組合預(yù)測模型運(yùn)行流程圖

使用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的246組巖爆數(shù)據(jù)作主成分分析以及基于3種不同核函數(shù)（KPCA1、KPCA2和KPCA3分別代表線性核、RBF核和MLP核）的主成分分析，按照前文所述步驟，通過MATLAB R2019a實(shí)現(xiàn)計(jì)算。RBF核和MLP核中最優(yōu)核參數(shù)選擇第一主成分貢獻(xiàn)率大時(shí)的參數(shù)。以高斯核為例，圖3為核參數(shù)對第一主成分貢獻(xiàn)率的影響關(guān)系圖，可以得到當(dāng)σ>890時(shí)，高斯核主成分分析的第一主成分的貢獻(xiàn)率增量很小，穩(wěn)定在約0.586。故選取σ=890作為最優(yōu)核參數(shù)。當(dāng)核參數(shù)最佳時(shí)得到核主成分分析中各主成分累積貢獻(xiàn)率隨特征向量變化關(guān)系如圖4所示。根據(jù)核主成分分析方法實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，一般選取累積貢獻(xiàn)率為85%～95%的核主成分，且原始特征向量的主要信息集中在貢獻(xiàn)率較大的核主成分。根據(jù)累積貢獻(xiàn)率選取4種方法的主成分個(gè)數(shù)，結(jié)果如表4所示。然后對巖爆樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性特征提取，計(jì)算主成分荷載和主成分得分，圖5為最終降維的可視化結(jié)果。

累積貢獻(xiàn)率對比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3392132