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基于粒子群优化算法支持向量机的岩爆预测研究
| 论文题名： | 基于粒子群优化算法支持向量机的岩爆预测研究 |
| 关键词： | 隧道工程;岩爆预测;粒子群算法;支持向量机 |
| 摘要： | 在建设大型地下工程过程中，岩爆是常见的地质灾害。然而，由于地下工程的复杂性，岩爆的发生受到多种因素的影响，目前国内外尚没有一种可靠的预测方法来对其进行预报，进而有针对性的进行工程灾害的风险控制。此外，由于对岩爆发生的机制缺乏系统全面的认识，于是，有必要对国内外关于岩爆发生的机制进行系统总结，并总结现阶段的岩爆预测方法，从而对岩爆进行可靠的预测。这些对于有效的防治岩爆、保障施工安全具有一定的理论价值和较大应用价值。 本文首先系统全面的阐述了岩爆发生机理，并总结了国内外岩爆预测方法。此外，讨论了影响岩爆发生的主要因素，在此基础之上，提出将应力强度比(σθ/σc)、脆性系数(σc/σt)和弹性能量指数(Wet)作为影响岩爆的主要指标。然后，在阐述粒子群优化算法基本原理的基础上，解释了算法中各个参数，以及如何取得最优参数；阐述了支持向量机的理论，并重点分析了影响支持向量机分类性能的两个主要参数：惩罚因子C和核函数的参数σ。 最后，根据粒子群优化算法的参数选取和收敛速度快的优势，以及支持向量机的小样本、高维度、非线性的特性，提出了粒子群优化算法支持向量机岩爆预测理论模型，即用粒子群优化算法对影响支持向量机分类性能的两个主要参数进行优化，进而获得优化的支持向量机分类器，并对测试样本进行预测，其最佳适应值是95％，训练样本和测试样本的准确率均为100％。并结合三轴压缩实验和单轴抗压实验结果以及现场实测数据，对茅田界隧道工程岩爆情况进行预测，再次验证了算法的可靠性。 |
| 作者： | 张玲 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 汪华斌 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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