[发明专利]一种回采巷道围岩稳定性预测的评估方法

摘要

本发明公开了一种回采巷道围岩稳定性预测的评估方法，其主要包括将回采巷道围岩稳定性的影响因素的实测数据输入计算机；然后调取样本数据，建立单核函数支持向量机预测模型；以所选取的全局核函数与局部核函数组合成混合核函数，建立混合核函数支持向量机预测模型；再利用粒子群算法对预测模型中的惩罚因子、核参数以及单核函数系数进行优化，建立回采巷道围岩稳定性的粒子群算法‑混合核函数支持向量机预测模型；对待预测样本的预测精度与可靠性进行计算并对模型成熟度进行评估等步骤。本发明具有操作简单、方法科学，回采巷道围岩稳定性等级预测结果和模型成熟度评估结果准确、可靠，与实际情况具有较高吻合度等特点。

主权项

一种回采巷道围岩稳定性预测与评估方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，以回采巷道的围岩加权强度σ、巷道埋藏深度H、直接顶厚度与采高之比N、护巷煤柱宽度X、煤层与巷高之比K和直接顶初次垮落步距L，作为回采巷道围岩稳定性的影响因素，对回采巷道围岩稳定性等级及其影响因素进行现场实测，将实测数据输入计算机，建立样本数据库；第二步，从样本数据库中调取若干组样本数据，将每一组样本数据的影响因素，作为输入向量，并将每一组样本数据所对应的回采巷道围岩稳定性等级，作为输出向量，建立单核函数支持向量机预测模型，得出训练样本在M折交叉验证下的平均预测准确率；在将所述回采巷道围岩稳定性的影响因素作为预测模型的输入向量时，需要先按下式(1)进行归一化：xj=xi-xminxmax-xmin---(1);]]>上式(1)中：xj为归一化后样本值；xi为训练样本输入值；xmin为训练样本最小值；xmax为训练样本最大值；第三步，选取平均预测准确率较高的全局核函数与局部核函数，组合成混合核函数，建立混合核函数支持向量机预测模型；第四步，利用粒子群算法对上述混合核函数支持向量机预测模型中的惩罚因子、核参数以及单核函数系数进行优化，建立回采巷道围岩稳定性的粒子群算法‑混合核函数支持向量机预测模型；第五步，将归一化后的待预测样本输入到已训练好的粒子群算法‑混合核函数支持向量机预测模型中，得出待预测样本的预测精度与可靠性；第六步，构建粒子群算法‑混合核函数支持向量机预测模型成熟度的评估方法，对模型成熟度进行评估。