基于深度森林的岩爆预测新型集成树解决方案

岩爆的发生可能导致地下岩土工程中重大灾害。因此，在深隧道和矿山中预测和防止岩爆是至关重要的。本文研究了集成学习算法在岩爆预测中的不足。针对这些缺陷，提出了一种新型机器学习模型——深度森林，以预测岩爆风险。深度森林结合了深度学习和集成模型的特征，可以解决复杂问题。为开发用于岩爆预测的深度森林模型，收集了329个真实岩爆案例，以构建综合数据库进行智能分析。提出了贝叶斯优化来调整深度森林的超参数。结果显示，深度森林模型实现了100%的训练准确率和92.4%的测试准确率，并且比其他广泛使用的模型（即随机森林、提升树模型、神经网络、支持向量机等）具有更强的预测岩爆灾害的能力。敏感性分析的结果揭示了变量对岩爆水平的影响以及深度森林对于少量输入参数的适用性。最终，两家中国金矿的真实岩爆案例被用于验证，而所需的数据集由现场观察和实验室测试准备。验证阶段开发模型的良好结果确认工程师在预测岩爆事件时可以以高准确度使用该模型。