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基于IRMO-XGBoost的地表沉陷预计模型研究
1
作者
王军胜
王宏涛
+4 位作者
张文
白宇
金亮星
高志勇
刘娉婷
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第9期3504-3513,共10页
煤矿地表沉陷严重威胁矿区生态环境及周边基础设施安全,因此精准预计地表沉陷意义重大。但地表沉陷的预计复杂,概率积分法预计地表沉陷准确性较低。提出了一种基于改进的径向移动(Improved Radial Movement Optimization,IRMO)算法优化...
煤矿地表沉陷严重威胁矿区生态环境及周边基础设施安全,因此精准预计地表沉陷意义重大。但地表沉陷的预计复杂,概率积分法预计地表沉陷准确性较低。提出了一种基于改进的径向移动(Improved Radial Movement Optimization,IRMO)算法优化极致梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的地表沉陷预计模型,通过IRMO算法选择XGBoost算法中的学习率、正则化等超参数的最优值,提高了地表沉陷预计精度,并与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的XGBoost算法、XGBoost算法的预测结果进行了对比分析,IRMO-XGBoost模型的均方根误差R_(MSE)(0.156)和平均绝对误差M_(AE)(0.126)更低,决定系数R^(2)(0.970)更高。运用IRMO-XGBoost模型对建北煤矿4^(-2)煤305工作面的地表沉陷值进行了预测,结果表明,IRMO-XGBoost模型预测精度明显优于XGBoost算法。最后用Shapley解释(SHapley Additive exPlanations,SHAP)方法量化模型的输入特征对地表沉陷预测的贡献。基于IRMO-XGBoost构建的地表沉陷预计模型精度高,可以极大地帮助矿区掌握地表沉陷对地表环境的破坏程度,为矿区生态环境的保护管理和安全生产措施的制定提供超前预测。
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关键词
安全工程
地表沉陷预计
改进
的
径向
移动
算法
极致梯度提升
算法
概率积分法
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职称材料
基于IAHP-IRMO法的既有路基挡土墙评估指标权重确定
被引量：
4
2
作者
金亮星
姚文兵
+1 位作者
苏晶晶
李忠
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期3341-3349,共9页
在既有路基挡土墙安全评估中,评估指标权重的确定非常重要。目前,挡土墙评估指标权重的确定大多采用确定型的层次分析法,忽略了评估指标不确定性和模糊性的影响。为了准确反映评估指标权重的不确定性和模糊性,通过分析评估指标权重计算...
在既有路基挡土墙安全评估中,评估指标权重的确定非常重要。目前,挡土墙评估指标权重的确定大多采用确定型的层次分析法,忽略了评估指标不确定性和模糊性的影响。为了准确反映评估指标权重的不确定性和模糊性,通过分析评估指标权重计算方法,采用区间层次分析法(IAHP)构造区间数判断矩阵来确定既有路基挡土墙评估指标的权重。针对区间数判断矩阵中求解权重方法的不足,引入相离度的概念,建立单目标优化模型。将模型中的目标函数作为适应度函数,运用改进径向移动算法(IRMO)进行全局优化搜索,并对IRMO算法中的惯性权重递减模型wk进行改进。采用的曲线递减模型能提高全局优化搜索能力,从而获得评估指标的最优权重。对2个不同算例与其他方法进行对比分析,并结合工程实例进行验证计算。结果表明:IRMO算法运用于区间数判断矩阵权重优化搜索具有稳定性和高效性,能够有效减小不确定性带来的影响,搜索速度快、收敛效率高、搜索结果更为稳定、客观、合理。IAHP−IRMO法应用于既有路基挡土墙评估指标权重计算方面具有可行性、有效性与准确性。工程实例得出的安全评估结果与现场实际情况较为符合,该方法能够广泛应用于铁路、公路等既有路基挡土墙的安全评估指标权重确定,为挡土墙安全评估提供依据。
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关键词
区间层次分析法
改进径向移动算法
区间数判断矩阵
挡土墙安全评估
指标权重
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职称材料
题名
基于IRMO-XGBoost的地表沉陷预计模型研究
1
作者
王军胜
王宏涛
张文
白宇
金亮星
高志勇
刘娉婷
机构
陕西煤业集团黄陵建庄矿业有限公司
中南大学土木工程学院
出处
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第9期3504-3513,共10页
文摘
煤矿地表沉陷严重威胁矿区生态环境及周边基础设施安全,因此精准预计地表沉陷意义重大。但地表沉陷的预计复杂,概率积分法预计地表沉陷准确性较低。提出了一种基于改进的径向移动(Improved Radial Movement Optimization,IRMO)算法优化极致梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的地表沉陷预计模型,通过IRMO算法选择XGBoost算法中的学习率、正则化等超参数的最优值,提高了地表沉陷预计精度,并与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的XGBoost算法、XGBoost算法的预测结果进行了对比分析,IRMO-XGBoost模型的均方根误差R_(MSE)(0.156)和平均绝对误差M_(AE)(0.126)更低,决定系数R^(2)(0.970)更高。运用IRMO-XGBoost模型对建北煤矿4^(-2)煤305工作面的地表沉陷值进行了预测,结果表明,IRMO-XGBoost模型预测精度明显优于XGBoost算法。最后用Shapley解释(SHapley Additive exPlanations,SHAP)方法量化模型的输入特征对地表沉陷预测的贡献。基于IRMO-XGBoost构建的地表沉陷预计模型精度高,可以极大地帮助矿区掌握地表沉陷对地表环境的破坏程度,为矿区生态环境的保护管理和安全生产措施的制定提供超前预测。
关键词
安全工程
地表沉陷预计
改进
的
径向
移动
算法
极致梯度提升
算法
概率积分法
Keywords
safety engineering
surface subsidence prediction
improved radial movement optimization algorithm
extreme gradient boosting algorithm
probability integral method
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于IAHP-IRMO法的既有路基挡土墙评估指标权重确定
被引量：
4
2
作者
金亮星
姚文兵
苏晶晶
李忠
机构
湖南铁院土木工程检测有限公司
中南大学土木工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期3341-3349,共9页
基金
湖南铁院土木工程检测有限公司科技发展基金资助项目(718011436)。
文摘
在既有路基挡土墙安全评估中,评估指标权重的确定非常重要。目前,挡土墙评估指标权重的确定大多采用确定型的层次分析法,忽略了评估指标不确定性和模糊性的影响。为了准确反映评估指标权重的不确定性和模糊性,通过分析评估指标权重计算方法,采用区间层次分析法(IAHP)构造区间数判断矩阵来确定既有路基挡土墙评估指标的权重。针对区间数判断矩阵中求解权重方法的不足,引入相离度的概念,建立单目标优化模型。将模型中的目标函数作为适应度函数,运用改进径向移动算法(IRMO)进行全局优化搜索,并对IRMO算法中的惯性权重递减模型wk进行改进。采用的曲线递减模型能提高全局优化搜索能力,从而获得评估指标的最优权重。对2个不同算例与其他方法进行对比分析,并结合工程实例进行验证计算。结果表明:IRMO算法运用于区间数判断矩阵权重优化搜索具有稳定性和高效性,能够有效减小不确定性带来的影响,搜索速度快、收敛效率高、搜索结果更为稳定、客观、合理。IAHP−IRMO法应用于既有路基挡土墙评估指标权重计算方面具有可行性、有效性与准确性。工程实例得出的安全评估结果与现场实际情况较为符合,该方法能够广泛应用于铁路、公路等既有路基挡土墙的安全评估指标权重确定,为挡土墙安全评估提供依据。
关键词
区间层次分析法
改进径向移动算法
区间数判断矩阵
挡土墙安全评估
指标权重
Keywords
interval analytic hierarchy process(IAHP)
improved radial movement optimization algorithm(IRMO)
interval number judgment matrix
safety assessment of retaining wall
index weight
分类号
U417.11 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IRMO-XGBoost的地表沉陷预计模型研究
王军胜
王宏涛
张文
白宇
金亮星
高志勇
刘娉婷
《安全与环境学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于IAHP-IRMO法的既有路基挡土墙评估指标权重确定
金亮星
姚文兵
苏晶晶
李忠
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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