關(guān)鍵詞：沖擊地壓 危險(xiǎn)性預(yù)測 

摘要：為提高沖擊地壓危險(xiǎn)性預(yù)測準(zhǔn)確率,提出一種基于預(yù)處理的改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法(AFOA)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的預(yù)測模型。以重慶硯石臺煤礦為例,選取其10個(gè)沖擊地壓危險(xiǎn)性影響因素作為模型特征;以部分實(shí)測數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理,采用合成少數(shù)類過采樣技術(shù)(SMOTE)構(gòu)建平衡數(shù)據(jù)集,使用灰色關(guān)聯(lián)分析法(GRA)及因子分析法(FA)降低特征維度;針對果蠅優(yōu)化算法(FOA),引入跳脫變量和分類準(zhǔn)確率方差變量構(gòu)造AFOA,利用AFOA優(yōu)化選取ELM的輸入層權(quán)值及隱含層閾值,構(gòu)建沖擊地壓危險(xiǎn)預(yù)測模型,訓(xùn)練預(yù)處理樣本數(shù)據(jù)、預(yù)測并對比其他模型預(yù)測結(jié)果。結(jié)果表明:數(shù)據(jù)集預(yù)處理可以顯著提高AFOA-ELM模型預(yù)測效果;基于預(yù)處理的AFOA-ELM沖擊地壓危險(xiǎn)預(yù)測模型,預(yù)測準(zhǔn)確率為93.75%,均方誤差為6.25%,預(yù)測精度顯著優(yōu)于其他對比模型。

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