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基于最优组合赋权的云模型岩爆预测
摘要
岩爆是矿山安全生产中的一项重要问题。针对岩爆预测中传统方法存在的问题，本文提出了一种基于最优组合赋权的云模型岩爆预测方法。首先，利用模糊聚类方法将不同的地质构造归为不同的类别，然后对每个类别进行云模型建模并利用最优组合赋权方法确定权重，最后将不同类别的预测结果进行融合得到最终的岩爆预测结果。实验表明，本文所提出的方法具有较高的预测准确率和可靠性。
关键词：岩爆；云模型；最优组合赋权；模糊聚类
Abstract
Rockburstisanimportantissueinthesafetyproductionofmines.Toaddresstheproblemsoftraditionalmethodsinrockburstprediction,thispaperproposesarockburstpredictionmethodbasedoncloudmodelandoptimalcombinationweighting.Firstly,thefuzzyclusteringmethodisusedtoclassifydifferentgeologicalstructuresintodifferentcategories.Then,cloudmodelisusedtomodeleachcategoryandoptimalcombinationweightingmethodisusedtodeterminetheweight.Finally,thepredictionresultsofdifferentcategoriesarefusedtoobtainthefinalrockburstpredictionresult.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodhashighpredictionaccuracyandreliability.
Keywords:rockburst;cloudmodel;optimalcombinationweighting;fuzzyclustering
1.引言
岩爆是矿山开采中的一种严重安全事故，对矿山生产造成很大的影响。因此，岩爆的预测和防治是矿山安全生产中的一项重要问题。传统的岩爆预测方法多采用统计学方法和人工神经网络等机器学习方法。然而，这些方法存在一些问题，如特征选取、数据处理、过拟合等。因此，新的岩爆预测方法需要被提出。
2.相关工作
2.1云模型
云模型是一种基于人类思维方式的不确定性数学模型，能够有效地处理不确定性信息。云模型有三个要素：隶属度函数、概率函数和区间函数。云模型的提出解决了传统模糊数学无法处理非对称隶属度的问题。
2.2最优组合赋权
最优组合赋权是一种综合评价方法，能够考虑多个指标的影响。最优组合赋权的核心是确定指标的权重，常见的方法包括主成分分析法、层次分析法和模糊综合评价法等。
3.基于最优组合赋权的云模型岩爆预测
3.1数据预处理
通过对岩爆发生的影响因素进行分析和归纳，确定了包括地应力、地质构造、岩石力学性质和矿山开采方式等四个因素。通过现场调查和测量，收集了与四个因素相关的数据。将不同的地质构造通过模糊聚类方法归为不同的类别，以便更好地进行建模和预测。
3.2云模型建模
对每个类别的数据进行云模型建模。云模型的核心是隶属度函数、概率函数和区间函数的确定。对于隶属度函数的确定，本文采用了一种基于梯形隶属度函数的方法。对于概率函数和区间函数的确定，本文采用了一种基于朴素贝叶斯分类的方法。
3.3最优组合赋权
确定不同指标的权重对于岩爆预测非常重要。本文采用了最优组合赋权方法来确定权重。首先，对各个指标进行标准化处理，然后采用遗传算法确定最优权重组合。
3.4预测结果融合
将不同类别的预测结果通过权重融合得到最终的岩爆预测结果。本文采用了简单加权和加权平均两种方法进行比较。
4.实验结果分析
本文采用了现场实验数据进行验证，实验中将预测结果与实际结果进行比较。在预测准确率和可靠性方面，本文所提出的方法均有较好的表现。在不同的预测结果融合方法中，加权平均方法具有更好的表现。
5.结论
本文提出了一种基于最优组合赋权的云模型岩爆预测方法，可以有效解决传统方法存在的问题。实验结果表明，本文所提出的方法具有较高的预测准确率和可靠性，为岩爆预测提供了一种新思路。
参考文献
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