岩爆是深部地下工程开挖掘进过程中常见的地质灾害,具有显著的随机性、突发性和复杂性,随着深埋工程的增多,岩爆预测的重要性日益凸显.根据岩爆的影响因素、特点及成因,选取了围岩切向应力σθ,单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt、脆性系数σc/σt、应力系数σθ/σc和冲击倾向性指数W et等6个主要预测指标.首先用主成分分析法(PCA)对原始数据预处理,不仅消除了指标之间的相关性,而且降低了维度;然后使用粒子群算法(PSO)去优化支持向量机的惩罚c和核函数参数g,建立基于主成分分析和粒子群支向量机(PCA-PSOSVM)的岩爆预测模型,并将PCA-PSOSVM的预测结果与支持向量机(SVM)模型和人工神经网络(ANN)模型的预测结果进行比较.结果表明:PCA-PSOSVM模型的判别准确率比SVM模型和ANN模型高.
主成分分析 支持向量机 岩爆预测 地质灾害