基于优化IGA-ELM模型的爆破振动特征参量预测研究

来源：中国安全科学学报杂志2017年第11期北京时间：

作者：温廷新 教授, 陈晓宇, 刘天宇, 刘旭

单位：1 辽宁工程技术大学 系统工程研究所,辽宁 葫芦岛 125105；2 辽宁工程技术大学 工商管理学院,辽宁 葫芦岛 125105

摘要：为有效预测露天矿爆破振动特征参量,建立基于组合赋权的免疫遗传算法(IGA)优化极限学习机(ELM)预测模型。建立该模型之前,根据爆破振动影响因素确定输入层参数,根据爆破安全规程判据确定输出层参数;然后,应用调和平均数概念整合模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,量化输入层参数权重;其次,针对现有ELM输入层权值、隐含层偏差的选择问题,引入IGA对其进行优化选择,并通过逐步增减法探究ELM隐含层最优节点数。该模型曾被应用于某露天矿。研究结果表明:用所构建优化IGA-ELM模型能够更准确地预测露天矿爆破振动特征参量,且所得均方误差、决定系数、仿真误差明显优于其他模型。

关键词：露天矿,爆破振动,特征参量,组合赋权,免疫遗传算法(IGA),极限学习机(ELM)

基金资助：国家自然科学基金资助(71371091);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2012027)。