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基于改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向性评判模型
摘要：
岩爆是矿山开采中常见的一种危险现象，为了保障矿工的安全和减少资源浪费，需要对岩爆倾向性进行评判。本文提出一种基于改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向性评判模型，通过对原有模型的改进和优化，实现了更加精准的评判结果。利用该模型对某矿山的开采工作进行了实际应用，结果表明，该模型评判结果的判断准确率较高，可以为矿山开采工作提供有效的决策依据。
关键词：岩爆；倾向性；评判模型；改进组合赋权-TOPSIS法
Abstract：
Rockburstisacommonanddangerousphenomenoninmining.Inordertoensurethesafetyofminersandreduceresourcewaste,itisnecessarytoevaluatetherockbursttendency.Inthispaper,arockbursttendencyevaluationmodelbasedonimprovedcombinationweighting-TOPSISmethodisproposed.Byimprovingandoptimizingtheoriginalmodel,moreaccurateevaluationresultsareachieved.Themodelisappliedtotheminingworkofacertainmine,andtheresultsshowthatthejudgmentaccuracyofthemodelevaluationresultsishigh,whichcanprovideaneffectivedecision-makingbasisforminingwork.
Keywords:Rockburst;Tendency;Evaluationmodel;Improvedcombinationweighting-TOPSISmethod
一、引言
岩爆是指在岩石中由于地应力作用和开采影响等原因而发生的、具有突发性、破坏性和危险性的一种事故。岩爆在矿山开采中属于常见现象，常常造成重大人员伤亡和经济损失。因此，对岩爆倾向性进行评判是防止事故发生、保障矿工安全、减少资源浪费的必要手段。
目前，关于岩爆倾向性的评判方法主要包括直接评判法、经验分级法、统计预测法、动态监测法、物理模拟法等。然而，这些方法具有评判结果不一致、评判指标单一等缺点，需要进行改进和完善。
本文将提出一种改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向性评判模型，通过对原有模型的改进和优化，实现了更加精准的评判结果，并进行实际应用和验证，证明该模型具有较高的评判准确率和实用性。
二、建立岩爆倾向性评判模型
（一）模型原理
本文所提出的岩爆倾向性评判模型采用组合赋权和TOPSIS法相结合的方法。
组合赋权法是将相关指标进行组合，赋予不同的权值，得到综合指标的方法。由于不同指标对结果的影响程度不同，因此需要进行适当的权重设计。TOPSIS法主要是将指标归一化，计算各指标与正负理想解之间的距离，从而得到每个方案的综合评价值。
（二）模型建立步骤
1.确定评判指标
根据岩爆的成因和影响因素，确定评判指标包括矿体结构、地应力状态、岩体强度、采矿方式、开采深度等。
2.给出指标数据
对各评判指标进行数据采集和处理，利用样本数据或专家经验，给出各指标的具体数值。
3.计算权重值
利用初步赋权和层次分析法等方法，计算出各指标的权重值，赋予各指标适当的重要性。
4.数据标准化
对指标数据进行归一化处理，将不同指标数据标准化到同一区间内，消除指标量纲问题。
5.计算TOPSIS综合得分
根据评判指标的权重和标准化数据，计算TOPSIS的正负理想解和每个方案与正负理想解之间的距离，得到每个方案的综合评价得分。
6.评判结果解释
利用综合得分进行类别归并和比较，将各方案的岩爆倾向性进行评价和解释。
（三）模型改进
在原有模型基础上，本文提出了以下改进：
1.引入改进组合赋权法，对权重的计算进行优化，避免了赋权过程中的主观性和不确定性。
2.对数据标准化过程进行改进，采用非线性标准化方法，更好的保留了原数据特征和信息。
3.引入核密度估计和神经网络算法，对TOPSIS计算在评判结果上进行进一步优化和完善，提高了模型的准确性。
三、模型实用性验证
本文使用改进的模型对某矿山进行了岩爆倾向性评判，并与其他评判方法进行了对比验证。结果表明，本文所提出的模型评判结果更加准确和合理，并具有更高的实用性和适用性。该模型可以为矿山开采工作提供科学的决策依据，减少岩爆事故的发生率，保障矿工的生命安全和身体健康。
四、总结
本文提出了一种基于改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向性评判模型，通