基于机器学习的3种岩爆烈度分级预测模型对比研究
田睿,孟海东,陈世江,王创业,孙德宁,石磊

Comparative Study on Three Rockburst Prediction Models of Intensity Classi-fication Based on Machine Learning
Rui TIAN,Haidong MENG,Shijiang CHEN,Chuangye WANG,Dening SUN,Lei SHI
表3 岩爆烈度分级预测样本预测结果
Table 3 Results of rockburst intensity classification prediction sample
样本序号工程名称DA-DNNIGSO-SVMRF-AHP-云模型FCM-RS-云模型实际岩爆等级
1天生桥二级水电站引水隧洞ⅢⅢⅢⅢⅢ
2二滩水电站2号支洞ⅡⅡⅢⅢⅡ
3龙羊峡水电站地下洞室ⅠⅠⅠⅠⅠ
4鲁布革水电站地下洞室ⅠⅠⅠⅠⅠ
5渔子溪水电站引水隧洞ⅢⅢⅢⅢⅢ
6太平驿水电站地下洞室ⅡⅡⅡⅡⅡ
7李家峡水电站地下洞室ⅠⅠⅠⅡⅠ
8瀑布沟水电站地下洞室ⅢⅡⅡⅢⅢ
9锦屏二级水电站引水隧洞ⅢⅢⅢⅢⅢ
10拉西瓦水电站地下厂房ⅢⅢⅢⅢⅢ
11挪威Sima水电站地下厂房ⅢⅢⅢⅢⅢ
12挪威Heggura公路隧道ⅢⅢⅢⅢⅢ
13挪威Sewage隧道ⅢⅢⅢⅢⅢ
14瑞典Forsmark核电站冷却水隧洞ⅢⅢⅢⅡⅢ
15瑞典Vietas水电站引水隧洞ⅡⅡⅡⅡⅡ
16前苏联Rasvumchorr矿井巷ⅢⅢⅢⅢⅢ
17日本关越隧道ⅢⅢⅢⅡⅢ
18意大利Raibl铅硫化锌矿井巷ⅣⅣⅣⅣⅣ
19秦岭隧道DyK77+176ⅢⅢⅢⅢⅢ
20秦岭隧道DyK72+440ⅣⅣⅣⅣⅣ
21秦岭隧道某段一ⅢⅢⅢⅢⅢ
22秦岭隧道某段二ⅢⅣⅣⅣⅢ
23括苍山隧道ⅡⅡⅡⅡⅡ
24通渝隧道K21+720断面ⅡⅡⅡⅡⅡ
25通渝隧道K21+212断面ⅡⅡⅡⅡⅡ
26通渝隧道K21+740断面ⅡⅡⅡⅡⅡ
27通渝隧道K21+680断面ⅡⅡⅡⅡⅡ
28江边水电站引5+486ⅠⅠⅠⅠⅠ
29江边水电站引7+366ⅠⅠⅠⅠⅠ
30江边水电站引7+790ⅢⅢⅣⅢⅣ
31江边水电站引7+806ⅡⅡⅠⅡⅡ
32锦屏二级电站1+731ⅡⅡⅡⅡⅡ
33锦屏二级电站3+390ⅢⅢⅢⅢⅢ
34锦屏二级电站1+640ⅡⅠⅡⅡⅡ
35锦屏二级电站3+000ⅢⅢⅢⅢⅢ
36程潮铁矿K8ⅣⅣⅣⅣⅣ
37程潮铁矿K9ⅠⅠⅠⅠⅠ
38程潮铁矿K10ⅣⅣⅣⅣⅣ
39程潮铁矿K11ⅠⅠⅠⅠⅠ
40程潮铁矿K12ⅢⅢⅢⅢⅢ
41程潮铁矿K13ⅣⅣⅣⅣⅣ
42苍岭隧道K97+702~K98+152ⅡⅡⅠⅠⅡ
43苍岭隧道K98+152~K98+637ⅡⅡⅡⅡⅡ
44苍岭隧道K98+637~K99+638ⅢⅢⅡⅢⅢ
45苍岭隧道K99+638~K100+892ⅡⅡⅡⅡⅡ
46苍岭隧道K100+892~K101+386ⅠⅠⅠⅠⅠ
47冬瓜山矿K1ⅢⅢⅢⅢⅢ
48北洺河铁矿K1ⅠⅠⅡⅡⅠ
49北洺河铁矿K2ⅣⅣⅣⅢⅣ
50北洺河铁矿K3ⅢⅢⅢⅢⅢ
51北洺河铁矿K4ⅠⅠⅠⅠⅠ
52美国CAD-A矿ⅣⅢⅢⅢⅣ
53美国CAD-B矿ⅢⅢⅢⅢⅢ
54美国CAD-C矿ⅡⅡⅡⅡⅡ
55苏联X矿山ⅢⅡⅢⅢⅢ
56瑞士布鲁格水电站地下硐室ⅠⅠⅠⅠⅠ
57乌兹别克斯坦卡姆奇克隧道ⅣⅣⅢⅣⅣ
58美国加利纳矿ⅡⅡⅡⅢⅡ
59重丘山岭某隧道ⅠⅠⅠⅠⅠ
60中国巴玉隧道ⅣⅣⅣⅣⅣ