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關鍵詞：沖擊地壓 危險性預測 

摘要：為提高沖擊地壓危險性預測準確率,提出一種基于預處理的改進的果蠅優化算法(AFOA)優化極限學習機(ELM)的預測模型。以重慶硯石臺煤礦為例,選取其10個沖擊地壓危險性影響因素作為模型特征;以部分實測數據作為樣本數據集并進行預處理,采用合成少數類過采樣技術(SMOTE)構建平衡數據集,使用灰色關聯分析法(GRA)及因子分析法(FA)降低特征維度;針對果蠅優化算法(FOA),引入跳脫變量和分類準確率方差變量構造AFOA,利用AFOA優化選取ELM的輸入層權值及隱含層閾值,構建沖擊地壓危險預測模型,訓練預處理樣本數據、預測并對比其他模型預測結果。結果表明:數據集預處理可以顯著提高AFOA-ELM模型預測效果;基于預處理的AFOA-ELM沖擊地壓危險預測模型,預測準確率為93.75%,均方誤差為6.25%,預測精度顯著優于其他對比模型。

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