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基于优化极限学习机模型的采空区多源指标危险性辨识研究: 收藏
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引用; 《矿业研究与开发》2025年第2期45卷 155-161页; 作者：苏成哲邹阳耀张殿明兰州有色冶金设计研究院有限公司甘肃兰州730099 合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 新疆西拓矿业有限公司新疆哈密市839000; 为了提高对采空区多源指标危险性辨识的预测精度,基于粒子群(PSO)算法优化极限学习机(ELM)的输入权重和阈值,提出一种PSO-ELM的方法对采空区多源指标危险性进行辨识。采用影响华南某矿山采空区危险性的开采深度、采矿方式、采空区采高...; 为了提高对采空区多源指标危险性辨识的预测精度,基于粒子群(PSO)算法优化极限学习机(ELM)的输入权重和阈值,提出一种PSO-ELM的方法对采空区多源指标危险性进行辨识。采用影响华南某矿山采空区危险性的开采深度、采矿方式、采空区采高、采空区最大暴露面积、采空区最大暴露高度、采空区最大暴露跨度、矿区矿柱、实测体积和治理率9项指标作为主要输入值,并以135个实测采空区数据为例进行危险等级预测。研究结果表明:径向基函数和传统极限学习机的预测精度分别为88%和92%,而经过粒子群算法优化的极限学习机模型的预测精度为96%。与径向基函数和传统极限学习机相比,PSO-ELM算法在测试集表现得更好,稳定性和泛化能力更优良,具备良好的指导意义和实用性,适用于实际工程应用。; 来源：详细信息评论

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