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內(nèi)容簡介

　　本書以301組巖爆工程實例作為巖爆烈度等級預測的樣本數(shù)據(jù)，介紹了基于隨機森林優(yōu)化層次分析法—云模型（RF-AHP-CM）的巖爆烈度等級預測模型、基于改進螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機（IGSO-SVM）的巖爆烈度等級預測模型、基于Dropout和改進Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DA-DNN）的巖爆烈度等級預測模型，并對不同巖爆烈度等級預測模型進行對比分析。另外，采用所構(gòu)建的3個巖爆預測模型對內(nèi)蒙古赤峰某金礦深部開采進行了巖爆預測，提出了相應的巖爆防治措施。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。

作者簡介

暫缺《基于機器學習的巖爆預測方法研究與應用》作者簡介

圖書目錄

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巖爆機理研究現(xiàn)狀
1.2.2巖爆預測研究現(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、技術(shù)路線
1.3.1研究內(nèi)容與方法
1.3.2創(chuàng)新點
1.3.3技術(shù)路線
2巖爆烈度等級預測數(shù)據(jù)庫建立
2.1巖爆評價指標選取
2.2巖爆烈度等級確定
2.3巖爆烈度等級預測數(shù)據(jù)庫
2.4本章小結(jié)
3基于隨機森林優(yōu)化層次分析法—云模型的巖爆預測模型研究
3.1隨機森林優(yōu)化層次分析法—云模型的理論依據(jù)
3.2基于隨機森林—層次分析法的指標權(quán)重計算方法
3.3基于隨機森林優(yōu)化層次分析法—云模型的巖爆預測模型
3.4模型有效性驗證
3.5本章小結(jié)
4基于改進螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機的巖爆預測模型研究
4.1改進螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機的理論依據(jù)
4.2基于改進螢火蟲算法優(yōu)化支持向量機的巖爆預測模型
4.3模型有效性驗證
4.4本章小結(jié)
5基于Dropout和改進Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡的巖爆預測模型研究
5.1Dropout和改進Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡的理論依據(jù)
5.2基于Dropout和改進Adam算法優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡的巖爆預測模型
5.3模型有效性驗證
5.4本章小結(jié)
6不同巖爆預測模型的對比分析及工程實例應用
6.1三種巖爆烈度等級預測模型的對比分析
6.2內(nèi)蒙古赤峰某金礦的巖爆預測與防治
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測數(shù)據(jù)庫
參考文獻