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基于组合赋权-TOPSIS理论的岩爆预测研究
摘要
岩爆是地下采矿过程中常见的危险事故之一，如何有效地预测和防范岩爆事故已成为矿山安全管理的重要课题。本文基于组合赋权-TOPSIS理论，对岩爆预测进行了研究。首先，针对目前岩爆预测存在的问题，提出了一种基于主观赋权和客观赋权相结合的方法，将主观赋权过程中的专家知识与客观赋权方法中的数据分析相结合，提高了岩爆预测的准确性和可靠性。其次，采用了TOPSIS方法对候选模型进行排序和选择，确定了最优的岩爆预测模型。最后，通过实际数据的应用验证了本文所提出的方法的有效性和实用性。
关键词：岩爆；组合赋权；TOPSIS；预测
ABSTRACT
Rockburstisoneofthecommonaccidentsduringundergroundmining,andhowtoeffectivelypredictandpreventrockburstaccidentshasbecomeanimportantissueinminesafetymanagement.Basedoncombinationweighting-TOPSIStheory,thispaperstudiedthepredictionofrockburst.Firstly,aimingattheproblemsexistingincurrentrockburstprediction,amethodcombiningsubjectiveweightingandobjectiveweightingwasproposedtocombineexpertknowledgeinsubjectiveweightingprocesswithdataanalysisinobjectiveweightingmethod,thusimprovingtheaccuracyandreliabilityofrockburstprediction.Secondly,TOPSISmethodwasadoptedtorankandselectcandidatemodels,andtheoptimalrockburstpredictionmodelwasdetermined.Finally,theeffectivenessandpracticalityoftheproposedmethodwereverifiedthroughtheapplicationofactualdata.
Keywords:rockburst;combinationweighting;TOPSIS;prediction
1.引言
岩爆是地下采矿过程中常见的事故之一，其发生不仅危及采矿运行安全，还直接威胁矿工的生命安全。因此，如何有效地预测和防范岩爆事故已成为矿山安全管理的重要课题。目前，岩爆预测方法主要包括统计分析法、神经网络法、支持向量机法等。但是这些方法仍然存在预测准确率低、易受主观因素影响等问题，因此需要寻求新的预测方法。
本文基于组合赋权-TOPSIS理论，旨在提出一种有效、可靠的岩爆预测方法。首先，对目前岩爆预测方法存在的问题进行分析，并提出了一种基于主观赋权和客观赋权相结合的方法，提高了岩爆预测的准确性和可靠性。其次，采用TOPSIS方法对候选模型进行排序和选择，确定了最优的岩爆预测模型。最后，通过实际数据的应用验证了本文所提出的方法的有效性和实用性。
2.岩爆预测方法
2.1统计分析法
统计分析法是一种基于数据统计的方法，通过对历史数据进行分析和推断，得出未来的趋势和规律。该方法的优点是简单、易操作，缺点是预测准确率低。
2.2神经网络法
神经网络法利用神经元之间的连接和权值来模拟人脑的学习和记忆功能，可以通过训练样本不断优化权值和连接，从而提高预测准确率。该方法的优点是适用性强，缺点是计算量大，易出现过拟合现象。
2.3支持向量机法
支持向量机法是一种基于最大边界分类的方法，通过求解最优化问题得到分类器，并通过分类器进行岩爆预测。该方法的优点是具有较好的预测准确率，缺点是不适用于数据量较大的情况。
3.岩爆预测方法改进
3.1组合赋权
组合赋权是一种将主观赋权和客观赋权相结合的方法，可以有效地利用专家知识和数据分析结果。本文采用了FuzzyDelphi法进行主观赋权，将主观赋权的结果和客观赋权的结果进行加权组合，得到综合赋权结果，从而提高预测准确性和稳定性。
3.2TOPSIS法
TOPSIS法是一种常用的多属性决策方法，通过确定正理想解和负理想解，将各候选模型与正理想解和负理想解的距离进行比较，并确定最优解。本文采用了TOPSIS法对各岩爆预测模型进行排序和选择，确定了最优的预测模型。
4.实例分析
为了验证本文所提出的岩爆预测方法的有效性和实用性，本文以某矿山某采区为例