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    爆破振動(dòng)峰值速度預(yù)測(cè)的SVM模型及應(yīng)用

    2021-06-23 03:48:38彭府華
    湖南有色金屬 2021年3期
    關(guān)鍵詞:維空間夫斯基峰值

    彭府華,劉 建

    (長(zhǎng)沙礦山研究院有限責(zé)任公司,湖南 長(zhǎng)沙 410012)

    工程爆破過(guò)程中的爆破振動(dòng)往往會(huì)帶來(lái)一些難以避免的負(fù)面效益。因此,在爆破前對(duì)爆破振動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)是如何降低爆破振動(dòng)影響的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題[1,2]。影響爆破振動(dòng)的因素較多,且各影響因素之間是一種非線性、不確定的復(fù)雜關(guān)系,因此對(duì)爆破振動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)是一個(gè)困難的問(wèn)題。傳統(tǒng)的薩道夫斯基公式僅考慮段藥量、爆源距兩參數(shù),忽略了高程差和巖體結(jié)構(gòu)構(gòu)造等其它因素的影響,處理過(guò)于簡(jiǎn)單,存在不科學(xué)性及預(yù)測(cè)誤差較大等缺點(diǎn)[3]。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者也采用了薩道夫斯基公式以外的一些方法進(jìn)行爆破振動(dòng)預(yù)測(cè)研究,比如采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等進(jìn)行爆破振動(dòng)預(yù)測(cè)[4],這類方法和傳統(tǒng)薩道夫斯基公式相比一定程度上提高了爆破振動(dòng)預(yù)測(cè)精度。但是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計(jì)算爆破振動(dòng)速度過(guò)程中,必須提供大量的訓(xùn)練樣本才可以取得較高的計(jì)算精度。

    近年來(lái)普遍采用的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法是SVM方法,該方法的原理是將低維空間映射到高維空間,從而將低維空間下不能線性分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間下最優(yōu)超平面問(wèn)題[5,6]。SVM 是一種針對(duì)小樣本、小概率事件的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,它的優(yōu)勢(shì)在于可以利用有限的樣本信息,在模型復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力中間找到最優(yōu)解。將SVM回歸理論應(yīng)用于某礦山爆破振動(dòng)峰值速度預(yù)測(cè),進(jìn)而探討該模型的可行性及適用性[7~10]。

    1 SVM回歸理論

    SVM方法的本質(zhì)是將低維空間映射到高維空間,從而將低維空間下不能線性分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間下最優(yōu)超平面問(wèn)題。

    SVM估計(jì)函數(shù)為:

    式中:W,b代表超平面方程 f(x)=W·x+b的系數(shù)。在ε不敏感損失函數(shù)的意義下,上述估計(jì)函數(shù)可轉(zhuǎn)化為如下優(yōu)化問(wèn)題:

    采用對(duì)偶理論可將公式(3)轉(zhuǎn)化為如下二次規(guī)劃問(wèn)題:

    約束條件為:

    通過(guò)二次規(guī)劃算法可得SVM回歸預(yù)測(cè)模型為:

    式中:αi為引入的拉格朗日乘子;K(xi,xj)代表支持向量機(jī)由低維空間向高維空間轉(zhuǎn)換所采用的核函數(shù)類型;b是偏置量。

    2 工程實(shí)例

    以34組某大型露天礦山臺(tái)階爆破實(shí)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行建模,數(shù)據(jù)取自文獻(xiàn)[2],建模過(guò)程中,將前面27組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,剩余7組數(shù)據(jù)(星號(hào)標(biāo)記)作為預(yù)測(cè)樣本,見(jiàn)表1。

    表1 某露天礦山臺(tái)階爆破實(shí)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)

    數(shù)據(jù)收集過(guò)程中,僅對(duì)爆破振動(dòng)峰值速度影響最大的三個(gè)主要因素進(jìn)行了量測(cè),分別為最大段藥量Q/kg、爆心距R/m和高程差H/m。采用互信息方法對(duì)最大段藥量、爆心距和高程差三個(gè)影響因子的影響程度進(jìn)行計(jì)算,互信息值(MI)越大,表明影響程度越高,影響因子互信息值如圖1所示,由圖1可知,爆心距對(duì)爆破振動(dòng)峰值速度影響最顯著,其次是高程差,最后是最大段藥量。

    圖1 影響因子互信息值

    薩道夫斯基經(jīng)驗(yàn)公式是目前爆破振動(dòng)峰值速度預(yù)測(cè)應(yīng)用最廣泛的方法:

    式中:v為爆破振動(dòng)速度/cm·s-1;Q為最大段裝藥量/kg;R為爆心距/m;K和α為與地形、地質(zhì)條件相關(guān)的系數(shù)。

    薩道夫斯基提出的經(jīng)驗(yàn)公式中僅有兩個(gè)未知參數(shù),由此可知至少需要兩組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)才能確定上述未知參數(shù)。采用薩道夫斯基經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)表1數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸計(jì)算分析,可確定具體公式為:

    回歸分析的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.958 6,可見(jiàn)數(shù)據(jù)擬合程度較好。

    由于各個(gè)影響因素及峰值速度的數(shù)量級(jí)不同且同時(shí)帶有單位,因此先對(duì)原數(shù)據(jù)歸一化處理,使所有影響因子值和峰值速度值屬于[0,1][10];然后利用sigmoid核函數(shù)將前27組數(shù)據(jù)進(jìn)行SVM模型訓(xùn)練,同時(shí)利用網(wǎng)格算法和3折交叉驗(yàn)證方法確定最佳初始參數(shù)C和g,其中C為懲罰參數(shù),g為核函數(shù)參數(shù)。最終,最佳初始參數(shù)為C=4,g=1,如圖2所示。圖3為預(yù)測(cè)結(jié)果,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)大致相當(dāng),這清楚地表明SVM模型的有效性。

    圖2 SVM參數(shù)選擇結(jié)果

    圖3 訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)結(jié)果

    模型訓(xùn)練完畢之后,對(duì)28~34號(hào)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2,表中同時(shí)給出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)驗(yàn)公式的預(yù)測(cè)結(jié)果。由表2可知,SVM回歸預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和薩道夫斯基經(jīng)驗(yàn)公式。利用薩道夫斯基經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)行爆破振動(dòng)峰值速度預(yù)測(cè),其最大相對(duì)誤差為52.36%,最小相對(duì)誤差為4.31%。而采用SVM模型,其最大相對(duì)誤差為18.50%,最小相對(duì)誤差僅為2.28%。由此可知,薩道夫斯基經(jīng)驗(yàn)公式在某些時(shí)候具有極大的不準(zhǔn)確性。這是由于其僅考慮最大段藥量和爆心距兩種影響因素,忽略了其它因素的影響。此外,在采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行峰值速度預(yù)測(cè)過(guò)程中,每執(zhí)行一次都會(huì)得到不同的結(jié)果,表2中BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果只是多次預(yù)測(cè)中的一次。這說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很大的局限性,其結(jié)果穩(wěn)定性較差,這主要是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法過(guò)度依賴于閾值和初始權(quán)值,每次進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí),都會(huì)對(duì)閥值和初始權(quán)值隨機(jī)賦值,然后通過(guò)訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)過(guò)程獲得最佳網(wǎng)絡(luò)閥值與權(quán)值,但由于參數(shù)過(guò)多,其每次學(xué)習(xí)優(yōu)化結(jié)果都不同。而SVM模型則不同,其僅具有兩個(gè)參數(shù),多次執(zhí)行其獲得的結(jié)果大致相同,這表明SVM具有較好的穩(wěn)定性。

    表2 預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值對(duì)比

    3 結(jié) 論

    基于SVM的爆破振動(dòng)峰值速度預(yù)測(cè)模型,以某礦山爆破實(shí)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)為例對(duì)該模型進(jìn)行檢驗(yàn),同時(shí)將SVM模型預(yù)測(cè)結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和薩道夫斯基經(jīng)驗(yàn)公式預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明該模型是可行的,其預(yù)測(cè)結(jié)果不僅優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和薩道夫斯基經(jīng)驗(yàn)公式,而且還具有良好的穩(wěn)定性。由于薩道夫斯基經(jīng)驗(yàn)公式只考慮最大段裝藥量和爆心距兩個(gè)影響因數(shù),忽略了其它因素的影響,導(dǎo)致利用該公式時(shí)在某些時(shí)候具有極大的不準(zhǔn)確性,因此,在實(shí)際工程中應(yīng)配合其它預(yù)測(cè)方法共同計(jì)算爆破振動(dòng)峰值速度。同時(shí)對(duì)爆破振動(dòng)影響因素對(duì)峰值速度影響的相關(guān)性進(jìn)行了計(jì)算,結(jié)果表明對(duì)爆破振動(dòng)峰值速度影響最顯著的因數(shù)為爆心距,其次是高程差,最后是最大段藥量。

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