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J-GLOBAL ID：201702247923978756   整理番号：17A1849680

ラフ集合理論とサポートベクトルマシンに基づく岩盤爆発予測【JST・京大機械翻訳】

Rockburst prediction based on rough set theory and support vector machine

著者 (3件)： Li Ning (中南大学資源与安全工程学院,湖南長沙,410083;武漢理工大学資源与環境工程学院,湖北武漢,430070;中南大学数字鉱山研究中心,湖南長沙,410083) ,  Wang Liguan (中南大学資源与安全工程学院,湖南長沙,410083;中南大学数字鉱山研究中心,湖南長沙,410083) ,  Jia Mingtao (中南大学資源与安全工程学院,湖南長沙,410083;中南大学数字鉱山研究中心,湖南長沙,410083)
資料名： Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban  (Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 48  号： 5  ページ： 1268-1275  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2798A  ISSN： 1672-7207  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 異なる環境と地質条件の下での岩石爆発予測の正確さを改善するために,岩石試料採取における深さと岩石の一軸圧縮強さを,総合的な岩石爆発の影響因子に基づいて選択した。岩石の一軸圧縮強度と引張強さ比,周囲岩石の最大接線応力と岩石の一軸圧縮強度比,岩石弾性変形エネルギー指数を評価指標として用いて,岩石の爆発強度予測の決定表を確立し,ラフ集合理論に基づく属性減少アルゴリズムを用いて,特定の地質条件下での岩爆発の主な影響因子を確定した。冗長データを削除し、粒子群最適化アルゴリズムを用いてサポートベクトルマシンのパラメータを最適化し、核関数を通じて岩の爆発要因を高次元空間にマッピングし、主要因と岩爆発強度との間の非線形マッピング関係を適合させた。ラフ集合理論および粒子群サポートベクトルマシン(RS-PSOSVM)に基づく岩石爆発予測モデルを確立し,そして,このモデルを,大相トンネルにおける岩石爆発の予測に適用することによって,予測することができることを,示した。そして,それは,予測モデルを確立するために用いられた。そして,それは,大規模トンネルのトンネルの予測に適していた。研究結果は以下を示す。このモデルは高い精度と強い安定性を有する。岩石爆発予測結果は実際の結果と一致し,このモデルの実現可能性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *サポートベクトルマシン ,  予測モデル ,  高次元 ,  *岩盤 ,  *予測 ,  岩石 ,  地質 ,  剪断応力 ,  引張強さ ,  核関数 ,  最適化 ,  圧縮強さ
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  影響因子 ,  *ラフ集合論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： rockburst prediction ,  support vector machine ,  particle swarm optimization algorithm ,  rough set theory

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ラフ集合理論 ,  サポートベクトルマシン ,  岩盤 ,  爆発 ,  予測