岩爆是隧道开挖中常见的工程地质灾害,为准确预测岩爆烈度,提出基于KPCA-WOA-KELM的岩爆烈度预测模型.首先,根据岩爆烈度影响因素确定岩爆评判指标,并采用核主成分分析(KPCA)对岩爆数据做特征提取,简化模型输入参数的同时充分保留数据特征信息;其次,使用核极限学习机(KELM)拟合评判指标与岩爆烈度间的非线性映射关系,并采用鲸鱼优化算法(WOA)优化KELM的参数,避免人工设置参数对模型预测效果的影响;然后,使用准确率、精确率、召回率、F值等指标综合评估模型的预测性能;最后,利用秦岭终南山公路隧道岩爆实例验证该模型的可行性.研究表明,KPCA-WOA-KELM能有效地简化数据结构,避免局部最优解,提高岩爆烈度预测的准确率.
岩爆 核主成分分析 鲸鱼优化算法 核极限学习机