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爆破振动对民房破坏的鱼骨图-SVM预测模型 被引量：14
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作者 邵良杉 赵琳琳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期56-61,共6页
为解决爆破振动破坏影响因素、民房破坏关联预测问题,应用相关分析法和鱼骨图理论分析影响因素与民房破坏的关联度,计算影响因素的权重,并结合支持向量机(SVM)原理,构建爆破振动对民房破坏的鱼骨图-SVM预测模型。用爆破振动观测数据,对... 为解决爆破振动破坏影响因素、民房破坏关联预测问题,应用相关分析法和鱼骨图理论分析影响因素与民房破坏的关联度,计算影响因素的权重,并结合支持向量机(SVM)原理,构建爆破振动对民房破坏的鱼骨图-SVM预测模型。用爆破振动观测数据,对影响因素加权的SVM模型进行训练和测试,测试结果良好。研究表明:用鱼骨图模型可获得影响因素与民房破坏的关系,量化输入变量的重要性。民房自身特点中,施工质量、圈梁构造柱及屋盖形式的重要性明显高于其他影响因素。做好房屋基础建设,能显著改善民房抗破坏能力。该预测模型能更好地考虑影响因素对民房破坏的综合影响,改善民房破坏程度预测准确性。 展开更多
关键词 爆破振动 民房破坏 鱼骨图 相关分析 支持向量机(SVM)
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基于PCA-ELM模型的露采爆破振动对民房破坏的预测分析 被引量：7
2
作者 温廷新 朱成伟 孔祥博 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期119-125,共7页
针对露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题,采用主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)方法,选取爆破振幅、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁立柱、施工质量、场地条件10个主要影响因素。引入相关... 针对露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题,采用主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)方法,选取爆破振幅、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁立柱、施工质量、场地条件10个主要影响因素。引入相关性分析在主成分分析过程中,对相关性高的指标进行降维,把得到的3个综合因子和爆破振幅、主频率、主频率持续时间、砖墙面积率作为输入变量,构建露天煤矿PCA-ELM预测模型。选取露天矿实际爆破过程中测量的100组数据作为模型训练样本,用另外20组数据作为测试样本进行预测。结果表明:对民房破坏影响因素中灰缝强度、房屋高度、屋盖形式、圈梁立柱、施工质量、场地条件之间具有较高的关联度。该模型处理高维数据时较传统的ELM算法具有预测精度高、稳定性好等特点,可准确预测爆破振动对民房的破坏程度,误判率为1/20。 展开更多
关键词 露天采矿安全 爆破振动 极限学习机 主成分分析 民房破坏
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