• ISSN 1001-1455  CN 51-1148/O3
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深部地下工程岩爆预测的筛选蚁群聚类算法

高玮 张飞君

庞维泰, 杨人光, 周家汉. 秦皇岛控制爆破工程总结[J]. 爆炸与冲击, 1984, 4(4): 38-45. doi: 10.11883/1001-1455(1984)04-0038-8
引用本文: 高玮, 张飞君. 深部地下工程岩爆预测的筛选蚁群聚类算法[J]. 爆炸与冲击, 2012, 32(6): 568-572. doi: 10.11883/1001-1455(2012)06-0568-05
GAO Wei, ZHANG Fei-jun. Forecastingofrockburstindeepundergroundengineeringbasedonabstractionantcolonyclusteringalgorithm[J]. Explosion And Shock Waves, 2012, 32(6): 568-572. doi: 10.11883/1001-1455(2012)06-0568-05
Citation: GAO Wei, ZHANG Fei-jun. Forecastingofrockburstindeepundergroundengineering basedonabstractionantcolonyclusteringalgorithm[J]. Explosion And Shock Waves, 2012, 32(6): 568-572. doi: 10.11883/1001-1455(2012)06-0568-05

深部地下工程岩爆预测的筛选蚁群聚类算法

doi: 10.11883/1001-1455(2012)06-0568-05
基金项目: 

国家自然科学基金项目(41072233)

详细信息
    通讯作者:

    高 玮,张飞君

Forecastingofrockburstindeepundergroundengineering basedonabstractionantcolonyclusteringalgorithm

Funds: 

NationalNaturalScienceFoundationofChina(41072233)

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    Corresponding author: GAO Wei
  • 摘要: 为了提高仿生聚类算法的计算效率,对传统的蚁群聚类算法进行改进,采用数据合并机制提出了 一种筛选蚁群聚类算法。采用筛选蚁群聚类算法,在岩爆工程实例资料分析的基础上,基于工程类比的思想 判断岩爆的发生状态,提出了一种深部地下工程岩爆预测的新方法。通过多个煤矿深部地下工程岩爆实例的 应用研究证明,和传统的蚁群聚类算法相比,在不显著增加计算难度和复杂度的情况下,新算法对工程实例的 判断准确率更高,其准确率达92%,计算效果更好;而且,计算速度有较大幅度的提高,其计算时间缩短近 40%,说明新算法的计算效率更高。因此,筛选蚁群聚类算法是一种比较实用的岩爆预测新方法,值得在深部 地下工程岩爆研究领域推广应用。
  • 期刊类型引用(7)

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  • 刊出日期:  2012-11-25

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