论文摘要
为准确判别矿柱稳定性情况,综合考虑矿柱形状特征量、力学状态量和力学极限量3类指标,选取矿柱宽度、矿柱高度、矿柱宽高比、矿柱约束、矿柱摩擦系数、矿柱应力、矿岩单轴抗压强度、矿柱强度共8个特征作为识别指标,利用独立成分分析旋转森林（ICA-RoF）算法逆构特征指标与矿柱状态之间的非线性映射关系,建立一种基于ICA-RoF算法的矿柱稳定性判别模型。结合工程实例,以150组矿柱样本数据进行训练,采用40次5折交叉验证算法获得最佳模型参数,以剩余12组样本数据对该模型进行检验,并与主成分分析旋转森林算法（PCA-RoF）、CART决策树算法（CDT）和高斯过程分类算法（GPC）进行比较。研究结果表明:ICA-RoF判别模型精度高、泛化能力强,在显著性水平α=0. 05的情况下,ICA-RoF明显优于PCA-RoF、CDT和GPC。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 肖屈日,赵国彦,刘建,简筝
关键词: 安全工程,硬岩矿柱,状态识别,旋转森林,主成分分析
来源: 中国地质灾害与防治学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 中南大学资源与安全工程学院,长沙矿山研究院有限责任公司
基金: 国家重点研发计划项目(2018YFC0604606),国家自然科学基金资助项目(51774321)
分类号: TD353
DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2019.04.17
页码: 116-122
总页数: 7
文件大小: 309K
下载量: 62
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