基于KPCA-GWO-SVM模型的岩爆预测及应用

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摘要：岩爆是采矿、水利等工程的主要灾害之一，准确预测十分关键。选取应力系数σθ/σc、脆性系数σc/σt和弹性能量指数Wet作为分级预测指标，提出基于灰狼优化算法优化的支持向量机模型，采用核主成分分析对数据进行处理，建立岩爆预测的KPCA-GWO-SVM模型，预测结果表现出良好的分类性能。将建好的模型用于冬瓜山铜矿，并与BP神经网络模型进行对比，结果表明，KPCA-GWO-SVM模型是一种岩爆烈度高精度分类的有效工具。（剩余7256字）

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