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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的巖爆預(yù)測方法研究與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787502493820
- 條形碼：9787502493820 ; 978-7-5024-9382-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的巖爆預(yù)測方法研究與應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書以301組巖爆工程實(shí)例作為巖爆烈度等級預(yù)測的樣本數(shù)據(jù)，介紹了基于隨機(jī)森林優(yōu)化層次分析法—云模型（RFAHPCM）的巖爆烈度等級預(yù)測模型、基于改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機(jī)（IGSOSVM）的巖爆烈度等級預(yù)測模型、基于Dropout和改進(jìn)Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DADNN）的巖爆烈度等級預(yù)測模型，并對不同巖爆烈度等級預(yù)測模型進(jìn)行對比分析。另外，采用所構(gòu)建的3個巖爆預(yù)測模型對內(nèi)蒙古赤峰某金礦深部開采進(jìn)行了巖爆預(yù)測，提出了相應(yīng)的巖爆防治措施。本書可作為從事地下巖土工程現(xiàn)場工程技術(shù)人員的指導(dǎo)書和工具書、重要部門管理者的參考書，也可作為高等院校礦業(yè)安全專業(yè)碩士和博士研究生的參考書。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的巖爆預(yù)測方法研究與應(yīng)用 目錄
1 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 巖爆機(jī)理研究現(xiàn)狀
1.2.2 巖爆預(yù)測研究現(xiàn)狀
1.2.3 巖爆防治研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容與方法、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)路線
1.3.1 研究內(nèi)容與方法
1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
1.3.3 技術(shù)路線
2 巖爆烈度等級預(yù)測數(shù)據(jù)庫建立
2.1 巖爆評價(jià)指標(biāo)選取
2.1.1 巖爆工程實(shí)例分析
2.1.2 巖爆評價(jià)指標(biāo)確定
2.2 巖爆烈度等級確定
2.3 巖爆烈度等級預(yù)測數(shù)據(jù)庫
2.4 本章小結(jié)
3 基于隨機(jī)森林優(yōu)化層次分析法—云模型的巖爆預(yù)測模型研究
3.1 隨機(jī)森林優(yōu)化層次分析法—云模型的理論依據(jù)
3.1.1 云的定義及數(shù)字特征
3.1.2 正向高斯云算法
3.1.3 高斯云的數(shù)學(xué)性質(zhì)
3.1.4 隨機(jī)森林的基分類器
3.1.5 隨機(jī)森林的構(gòu)建
3.1.6 隨機(jī)森林的收斂性
3.2 基于隨機(jī)森林—層次分析法的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法
3.2.1 基本的層次分析法
3.2.2 基于隨機(jī)森林的巖爆評價(jià)指標(biāo)重要性分析
3.2.3 隨機(jī)森林—層次分析法構(gòu)建
3.3 基于隨機(jī)森林優(yōu)化層次分析法—云模型的巖爆預(yù)測模型
3.3.1 巖爆烈度等級預(yù)測模型構(gòu)建
3.3.2 巖爆烈度等級標(biāo)準(zhǔn)確定
3.3.3 巖爆評價(jià)指標(biāo)云模型生成
3.3.4 巖爆評價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算
3.3.5 巖爆綜合確定度計(jì)算
3.4 模型有效性驗(yàn)證
3.5 本章小結(jié)
4 基于改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機(jī)的巖爆預(yù)測模型研究
4.1 改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機(jī)的理論依據(jù)
4.1.1 間隔與支持向量
4.1.2 支持向量機(jī)模型
4.1.3 核函數(shù)
4.2 基于改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機(jī)的巖爆預(yù)測模型
4.2.1 基本的螢火蟲算法
4.2.2 改進(jìn)的螢火蟲算法
4.2.3 巖爆烈度等級預(yù)測模型構(gòu)建
4.2.4 巖爆樣本數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
4.2.5 模型主要參數(shù)及實(shí)現(xiàn)
4.3 模型有效性驗(yàn)證
4.4 本章小結(jié)
5 基于Dropout和改進(jìn)Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖爆預(yù)測模型研究
5.1 Dropout和改進(jìn)Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論依據(jù)
5.1.1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
5.1.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.1.3 Dropout正則化
5.1.4 參數(shù)優(yōu)化算法
5.2 基于Dropout和改進(jìn)Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖爆預(yù)測模型
5.2.1 基本的Adam算法
5.2.2 改進(jìn)的Adam算法
5.2.3 巖爆烈度等級預(yù)測模型構(gòu)建
5.2.4 巖爆樣本數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5.2.5 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
5.2.6 模型主要參數(shù)及實(shí)現(xiàn)
5.3 模型有效性驗(yàn)證
5.4 本章小結(jié)
6 不同巖爆預(yù)測模型的對比分析及工程實(shí)例應(yīng)用
6.1 三種巖爆烈度等級預(yù)測模型的對比分析
6.1.1 預(yù)測準(zhǔn)確率的對比分析
6.1.2 時效性的對比分析
6.1.3 適用范圍的對比分析
6.1.4 對比分析小結(jié)
6.2 內(nèi)蒙古赤峰某金礦的巖爆預(yù)測與防治
6.2.1 巖爆評價(jià)指標(biāo)值確定
6.2.2 巖爆預(yù)測
6.2.3 巖爆防治
6.3 本章小結(jié)
7 結(jié)論與展望
7.1 結(jié)論
7.2 展望
附錄 巖爆烈度等級預(yù)測數(shù)據(jù)庫
參考文獻(xiàn)
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 巖爆機(jī)理研究現(xiàn)狀
1.2.2 巖爆預(yù)測研究現(xiàn)狀
1.2.3 巖爆防治研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容與方法、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)路線
1.3.1 研究內(nèi)容與方法
1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
1.3.3 技術(shù)路線
2 巖爆烈度等級預(yù)測數(shù)據(jù)庫建立
2.1 巖爆評價(jià)指標(biāo)選取
2.1.1 巖爆工程實(shí)例分析
2.1.2 巖爆評價(jià)指標(biāo)確定
2.2 巖爆烈度等級確定
2.3 巖爆烈度等級預(yù)測數(shù)據(jù)庫
2.4 本章小結(jié)
3 基于隨機(jī)森林優(yōu)化層次分析法—云模型的巖爆預(yù)測模型研究
3.1 隨機(jī)森林優(yōu)化層次分析法—云模型的理論依據(jù)
3.1.1 云的定義及數(shù)字特征
3.1.2 正向高斯云算法
3.1.3 高斯云的數(shù)學(xué)性質(zhì)
3.1.4 隨機(jī)森林的基分類器
3.1.5 隨機(jī)森林的構(gòu)建
3.1.6 隨機(jī)森林的收斂性
3.2 基于隨機(jī)森林—層次分析法的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法
3.2.1 基本的層次分析法
3.2.2 基于隨機(jī)森林的巖爆評價(jià)指標(biāo)重要性分析
3.2.3 隨機(jī)森林—層次分析法構(gòu)建
3.3 基于隨機(jī)森林優(yōu)化層次分析法—云模型的巖爆預(yù)測模型
3.3.1 巖爆烈度等級預(yù)測模型構(gòu)建
3.3.2 巖爆烈度等級標(biāo)準(zhǔn)確定
3.3.3 巖爆評價(jià)指標(biāo)云模型生成
3.3.4 巖爆評價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算
3.3.5 巖爆綜合確定度計(jì)算
3.4 模型有效性驗(yàn)證
3.5 本章小結(jié)
4 基于改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機(jī)的巖爆預(yù)測模型研究
4.1 改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機(jī)的理論依據(jù)
4.1.1 間隔與支持向量
4.1.2 支持向量機(jī)模型
4.1.3 核函數(shù)
4.2 基于改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機(jī)的巖爆預(yù)測模型
4.2.1 基本的螢火蟲算法
4.2.2 改進(jìn)的螢火蟲算法
4.2.3 巖爆烈度等級預(yù)測模型構(gòu)建
4.2.4 巖爆樣本數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
4.2.5 模型主要參數(shù)及實(shí)現(xiàn)
4.3 模型有效性驗(yàn)證
4.4 本章小結(jié)
5 基于Dropout和改進(jìn)Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖爆預(yù)測模型研究
5.1 Dropout和改進(jìn)Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論依據(jù)
5.1.1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
5.1.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.1.3 Dropout正則化
5.1.4 參數(shù)優(yōu)化算法
5.2 基于Dropout和改進(jìn)Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖爆預(yù)測模型
5.2.1 基本的Adam算法
5.2.2 改進(jìn)的Adam算法
5.2.3 巖爆烈度等級預(yù)測模型構(gòu)建
5.2.4 巖爆樣本數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5.2.5 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
5.2.6 模型主要參數(shù)及實(shí)現(xiàn)
5.3 模型有效性驗(yàn)證
5.4 本章小結(jié)
6 不同巖爆預(yù)測模型的對比分析及工程實(shí)例應(yīng)用
6.1 三種巖爆烈度等級預(yù)測模型的對比分析
6.1.1 預(yù)測準(zhǔn)確率的對比分析
6.1.2 時效性的對比分析
6.1.3 適用范圍的對比分析
6.1.4 對比分析小結(jié)
6.2 內(nèi)蒙古赤峰某金礦的巖爆預(yù)測與防治
6.2.1 巖爆評價(jià)指標(biāo)值確定
6.2.2 巖爆預(yù)測
6.2.3 巖爆防治
6.3 本章小結(jié)
7 結(jié)論與展望
7.1 結(jié)論
7.2 展望
附錄 巖爆烈度等級預(yù)測數(shù)據(jù)庫
參考文獻(xiàn)
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