[发明专利]基于多种群萤火虫和投影寻踪回归的岩体可爆性分类方法

说明书

技术领域

本发明涉及岩体可爆性分类方法，尤其涉及一种基于多种群萤火虫和投影寻踪回归的岩体可爆性分类方法。

背景技术

在工程实践中，对岩体的可爆性进行分析是工程爆破参数优化设计和施工的基础，其中岩体可爆性是指用爆破方法破坏岩体的难易程度。由于岩体种类繁多，影响可爆性因素也较多，不同领域的研究者对岩体可爆性分类分别提出了不同的方法，比如遗传分类方法，模糊数学分类方法，灰色理论分类方法等。

投影寻踪回归模型是分析岩体可爆性因素的重要模型之一，投影寻踪方向是该模型中的关键因素。但现有投影寻踪评价模型中投影寻踪方向难以确定。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中现有投影寻踪评价模型中投影寻踪方向难以确定的缺陷，提供一种可以寻找最优投影方向的基于多种群萤火虫和投影寻踪回归的岩体可爆性分类方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

提供一种基于多种群萤火虫和投影寻踪回归的岩体可爆性分类方法，包括以下步骤：

根据岩体可爆性评价指标并采用等隔均匀分布的方法得到可爆性岩体的训练数据，岩体可爆性评价指标包括岩石坚固性系数、声阻抗、炸药消耗量和平均裂隙距；

根据投影寻踪算法得到训练数据的投影方向；

根据多种群萤火虫算法得到最佳投影方向公式；

根据最佳投影方向公式计算岩体可爆性评价指标的投影值，并根据标准指标的投影值和岩石可爆性等级之间的关系得到拟合函数。

本发明所述的方法中，还包括步骤：

采集待分类岩石样本的数据，并计算待分类岩石的指标值，包括岩石坚固性系数、声阻抗、炸药消耗量和平均裂隙距；

根据最佳投影方向公式计算待分类岩石的指标值的投影值；

根据拟合函数计算待分类岩石的等级。

本发明所述的方法中，所述多种群萤火虫算法的建模过程包括以下步骤：

a、定义萤火虫个体、算法的领域范围和相关参数，并设定萤火虫自身更新和跟随运动规则；

b、每个种群通过自身荧光素的更新和追随运动不断更新个体；

c、各种群间通过移民算子进行联系，实现种群的协同进化；

d、通过人工选择算子保存各种群每个进化代中的最优个体，并判断算法是否收敛，如果不收敛，返回步骤b。

本发明所述的方法中，所述投影寻踪算法的建模过程包括以下步骤：

在数据归一化的基础上，根据投影目标维数建立投影指标函数Q(α)，假设投影目标维数为1维，原始数据为p维，p为自然数，当投影单位长度向量a＝{a(1),a(2),a(3),....,a(p)}时，原始p维数据转化为1维投影值z(i)，z(i)=Σj=1pa(j)x(i,j)(i=1,2,...,n);]]>

对于单位长度投影向量a均对应一个评价指标，评价指标函数为：Q(a)＝S_zD_z；其中，S_z为z(i)的标准差，D_z为z(i)的局部密度；

优化投影指标函数，条件为