公开(公告)号：CN118606865A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410832087.2

申请日：2024-06-26

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 杜锋 ,  李康楠 ,  王凯 ,  张翔 ,  孙加智 ,  左小欢 ,  赵明昊

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及矿山动力灾害预测技术领域，具体为一种基于ISSA‑CNN的岩爆烈度等级预测方法。首先，选取岩爆烈度等级预测指标数据，运用孤立森林法(iForest)与链式多重插补法(MICE)进行数据清洗得到完整数据集，并基于十折交叉验证进行数据集划分；然后，建立初始预测模型框架，运用莱维飞行与tent混沌映射对麻雀搜索算法SSA进行改进得到ISSA，运用改进后的搜索算法优化模型中的超参数；最后，训练模型，建立基于ISSA‑CNN的岩爆烈度等级预测模型，并运用测试集验证建立模型的精确度。本发明提出的岩爆烈度等级预测方法，结合了搜索算法的寻优能力与深度学习的特征提取能力，提高了岩爆烈度等级的预测能力，对矿山开采过程中岩爆灾害的防治具有重大意义。