基于MIV-MA-KELM模型的岩爆烈度等级预测

来源：中国安全科学学报杂志2018年第2期北京时间：

作者：邵良杉, 周玉

单位：辽宁工程技术大学 系统工程研究所,辽宁 葫芦岛 125100

摘要：为准确预测岩爆烈度等级以确保挖掘工程施工安全,提出一种基于MIV-MA-KELM的岩爆烈度等级预测模型。首先,在分析岩爆烈度影响因素的基础上确定主要评判指标,采用文化基因算法(MA)优化核极限学习机(KELM)参数,借助KELM拟合评判指标与岩爆烈度等级间的非线性映射关系;然后,利用平均影响值(MIV)方法以20%的调解率计算各指标影响权重,剔除低影响权重指标并反馈到MA-KELM模型中重新训练与测试;最后,选取巴玉隧道的68组数据进行试验,并用该模型预测秦岭隧道岩爆烈度等级。结果表明:预测结果与实际情况完全一致;MIV-MA-KELM模型能更合理地构建指标体系,有效避免局部最优解,提高岩爆烈度等级的预测准确率。

关键词：岩爆烈度等级,文化基因算法(MA),核极限学习机(KELM),平均影响值(MIV),MIV调解率

基金资助：国家自然科学基金资助(71371091,7177111);辽宁省社会规划项目(L14BTJ004)。