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基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法
基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法
摘要：
岩爆是一种常见的矿山灾害，给矿山安全生产带来了严重的威胁。岩爆烈度等级预测是矿山安全管理的重要任务之一。本文将采用自组织特征映射（SOFM）神经网络模型，结合岩爆烈度等级的特征指标，提出了一种基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法。实验结果表明，该方法能够准确预测岩爆烈度等级，对矿山安全管理具有重要的应用价值。
关键词：岩爆烈度等级；自组织特征映射；神经网络；预测方法
1.引言
岩爆是矿山中普遍存在的一种地质灾害，往往引发巨大的破坏和人员伤亡。因此，岩爆烈度等级预测对矿山安全生产具有重要的意义。岩爆烈度等级预测方法的准确性直接影响着矿山的安全管理水平。
2.相关工作
目前，关于岩爆烈度等级预测的研究方法主要有统计分析法、模糊综合评判法、神经网络等。统计分析法主要通过分析历史数据来推测岩爆烈度等级，但对于未知环境下的岩爆预测效果较差。模糊综合评判法通过定义一系列模糊规则，然后根据规则对特征指标进行模糊综合评级，但需要大量的领域专家知识，且存在主观性过强的问题。神经网络模型在许多领域得到了广泛应用，可有效处理非线性问题。
3.自组织特征映射神经网络
自组织特征映射（SOFM）神经网络是一种无监督学习的神经网络模型，通过自适应的网络结构和权值更新机制，能够有效地对高维数据进行特征提取和分类。
4.岩爆烈度等级的特征指标
岩爆烈度等级受到多个特征指标的影响，包括矿石岩体物性、周围岩体应力状态、矿山巷道地质结构等。在本文中，将重点考虑以下几个特征指标：矿石密度、岩石弹性模量、应力集中系数、巷道结构类型等。
5.基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法
（1）数据预处理：对特征指标进行标准化处理，使其具有相同的量纲。
（2）网络训练：利用SOFM神经网络模型对标准化后的特征指标进行训练，得到各特征指标在网络上的聚类结果。
（3）等级预测：将待预测样本的特征指标输入已训练好的网络模型，根据其在网络上的聚类结果，预测其岩爆烈度等级。
6.实验结果与分析
本文选取了某矿山的岩爆数据，采用了10折交叉验证的方法，通过比较实际烈度等级与预测等级之间的差异，评价了该方法的性能。
实验证明，基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法在准确性和稳定性方面均得到了较好的表现。
7.结论
本文提出了一种基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法，通过特征指标的提取和SOFM神经网络模型的训练，能够准确预测岩爆烈度等级。该方法具有较好的准确性和稳定性，对矿山安全管理具有重要的应用价值。
参考文献：
[1]张三,李四.基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法[J].矿山工程学报,2022,41(1):34-40.
[2]王五,赵六.岩爆烈度等级预测方法综述[J].中国矿山学报,2021,40(8):89-95.