中国安全科学学报

作者：宋英华, 江晨, 李墨潇, 齐石

单位：1 武汉理工大学 中国应急管理研究中心,湖北 武汉 430070；2 武汉理工大学 安全科学与应急管理学院,湖北 武汉 430070

关键词：岩爆预测,梯度提升树(GBDT)算法,合成少数类过采样(Smote)算法,岩爆指标,托梅克联系(Tomek Link)

基金：国家自然科学基金资助(52209146)

为准确预测岩爆等级,确保施工人员和设备安全,首先,从岩爆机制、数据和算法角度,分析埋深(D)、单轴抗压强度(UCS)、单轴抗拉强度(UTS)、岩石脆性指数(B1、B2)、围岩最大切向应力(MTS)、应力集中系数(SCF)和弹性变形能指数(Wet) 8个指标,建立岩爆预测指标体系;其次,针对岩爆样本存在的数据不均衡问题,引进托梅克联系(Tomek Link)对欠采样方法,改进合成少数类过采样(Smote)算法,对岩爆训练样本进行混合过采样;最后,构建SmoteTomek-梯度提升树(GBDT)岩爆预测模型,以38组数据验证模型的有效性,并与其他模型进行对比。结果表明:SmoteTomek-GBDT的准确率为92.1%,较未采样提升5.3%,Smote采样提升10.5%,优于随机过采样模型,并且避免跨等级的岩爆误判。

来源：2023年第9期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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