神经网络及其在岩爆灾害预测中的应用
BP神经网络在爆破震动速度预测中的应用
338BP 神经网络在爆破震动速度预测中的应用■ 唐 威[摘 要] 爆破震动的准确预测是确保工程爆破成功的前提，然而，爆破震动会受到爆破条件的复杂影响。
本文在分析爆破条件对爆破震动影响的基础上，利用BP 神经网络的高度非线性特性和强大学习能力，建立了爆破震动速度预测模型。
选用工程监测数据，对网络模型进行了训练和预测。
预测结果与实测数据具有较好的相关性，所建立的预测模型对爆破震动速度的预测具有较高的理论和应用价值。
[关键词] 爆破震动 BP 神经网络 预测目前，爆破技术广泛应用于采矿、水电、交通及国民经济建设各领域，而爆破震动是工程爆破中不容忽视的重要问题，直接关系到爆破工程能否顺利进行。
智能算法具有强大的非线性处理能力，是新时代研究爆破震动参数预测的基础，国内外的学者在智能预测方面进行了广泛而深入的研究。
本文在分析爆破条件对爆破震动影响的基础上应用BP 神经网络对爆破震动速度进行预测。
一、 爆破条件对爆破震动的影响目前，爆破条件对爆破震动的影响程度尚无定论，从系统工程的观点来看，爆破震动是一个多因素、多层次、多目标的复杂系统。
爆源因素和非爆源因素的共同作用决定了岩体爆破震动的强度，国内外的学者针对爆破条件对爆破震动的影响做了大量卓有成效的研究。
相关研究指出，最大段药量、爆心距和高差是影响爆破震动强度的最主要因素。
二、 BP 神经网络1. BP 神经网络的原理BP（Back-Propagation）神经网络是一种误差反向传递的多层前向网络。
本文采用典型的3层前馈型BP 神经网络的学习算法结构，如图1所示。
网络由输入层、隐含层和输出层组成，设其输入层、隐含层、输出层的神经元个数分别为m、h、n，各层的编号依次为LA、LB、LC，输入参数的数据以向量形式输入，相邻的神经元实行全连接。
2. 爆破震动速度预测的BP 神经网络模型 BP 神经网络模型的设计与构造主要有三项内容：输入参数、隐含层神经元个数和输出参数的确定。
粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测
粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测张强;王伟;刘桃根【期刊名称】《三峡大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(33)6【摘要】岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.%Rock burst, as a basic kind of geological disaster, usually occurs in high geostress zones. There is no perfect prediction theory or occurrence mechanism so far. In this study, by choosing the main influence factors of rock bursts, BP neural network is used to train and predict the samples of rock bursts. Because initial weight values and threshold of the neural network have great effects on efficiency of learning and prediction of results, the prediction of testing samples using BP neural network are not satisfactory. The particle swarm optimization(PSO) algorithm is utilized to optimize the initial weight values and threshold of BP neural network. The improved BP neural network has a good prediction result for rock bursts. The results indicate that it is feasibleto predict rock bursts based on PSO-BP neural network in practical engineering.【总页数】6页(P41-45,56)【作者】张强;王伟;刘桃根【作者单位】河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,南京 210098;河海大学岩土工程科学研究所,南京 210098;河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,南京 210098;河海大学岩土工程科学研究所,南京 210098;河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,南京 210098;河海大学岩土工程科学研究所,南京210098【正文语种】中文【中图分类】TU457【相关文献】1.基于BP神经网络的隧道岩爆预测模型研究 [J], 樊永攀2.改进的BP神经网络在隧道岩爆预测中的应用 [J], 王斌3.基于BP神经网络隧道施工岩爆预测研究 [J], 张俊峰4.基于改进MATLAB-BP神经网络算法的隧道岩爆预测模型 [J], 孙臣生5.基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络岩爆预测研究 [J], 闫鹏洋; 王利宁; 郭培文; 刘涛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
改进的BP神经网络在隧道岩爆预测中的应用
岩 石质 量 的优劣 直接 影 响着岩 体 的变形 特性 和
ｍｏ ｅ ｉ ｅｔｂｉｈ ｄ Ｔ ｋｎ ｔ ｅ ｅ ｉｔ ｇ ｒｃ ｂ ｒｔ ｄ ｔ ａ ｔａｎｎ ｓ ｔｈ． ｔｅ ｉｔｎ ｉ ｏ ｒ ｃ ｄ ｌ ｓ ｓａ ｌ ｅ ． ａ ｉ ｇ ｈ ｘｓｉ ｏ ｋ ｕ ｓ ｓ ｎ ａａ ｓ ｒｉ ｉｇ ｗａｃ ｈ ｎｅ ｓｔ ｆ ｏ ｋ ｙ
通过对 国 内外 曾经 发生 岩爆 的一些工 程概 况 的
脉 、断层 以及 岩层 的突变 等等 。特别 是 向斜 的轴 部
岩 层 存 在 较 大 的地 应 力 ，聚积 有 大 量 的弹 性 变 形
￣
Ｓ Ｒ Ｎ Ａ Ｄ Ｏ Ｐ Ｔ ＤＲ
， ｌ（ ２４ ｌ） ２ ０№ ｌ／ ６ ０ ２
体 破坏 时转 化为较 大 的动能 ，使其 弹射 、抛 出形成 岩 爆 ；反之 ，在岩 性复 杂的破 碎岩层 ，构 造变 动强 烈 ，构造 影 响严 重 ，接 触 和挤 压 破 碎带 、风 化 带 ，
的人工 神经 网络 方法 正适 合解决 此类 问题 ，它不 要
求 岩爆 与各影 响 因素 间有 明确 的函数关 系 ，可作 为 预测 岩爆 的一条 有效 的研究 途径 。采用 改进 的人工 神 经 网络方 法预 测 岩爆 的关键 在 于 。选 取 必要 的 、 容易确定 的影 响岩爆 的主要 因素 。进行 正确 的预测 。
岩 爆是指 在 高地应力 地 区洞室 开挖后 ，由于洞
室 围岩 的应力 重分 布和应 力集 中 ，储存 于 岩体 的弹 性 应变 能突然 释放 ，由此 产生爆 裂松脱 、剥 落 、弹
神经网络法在地质灾害评估中的应用及分析
神经网络法在地质灾害评估中的应用及分析地质灾害的发生常常给人类的生命和财产带来巨大的损失，因此对地质灾害进行准确的评估至关重要。
在众多的评估方法中，神经网络法因其独特的优势，逐渐在地质灾害评估领域得到了广泛的应用。
一、神经网络法概述神经网络法是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。
它由大量的节点（也称神经元）相互连接而成，通过对输入数据的学习和训练，能够自动提取数据中的特征和规律，并进行预测和分类。
神经网络法具有很强的自适应性、容错性和学习能力。
它可以处理复杂的非线性关系，对于那些传统方法难以解决的问题，往往能够取得较好的效果。
二、地质灾害评估的重要性地质灾害包括滑坡、泥石流、地震、地面塌陷等，它们的发生具有不确定性和突发性。
通过对地质灾害进行评估，可以提前了解灾害发生的可能性和危害程度，为制定相应的预防和应对措施提供科学依据。
有效的地质灾害评估有助于合理规划土地利用，避免在危险区域进行建设；能够提前采取防护工程，减少灾害损失；还可以提高公众的防灾意识，增强社会的抗灾能力。
三、神经网络法在地质灾害评估中的应用1、数据采集与预处理在地质灾害评估中，首先需要收集大量的相关数据，如地形地貌、地质构造、岩土性质、降雨量、地震活动等。
这些数据往往具有多样性和复杂性，需要进行预处理，如数据清洗、归一化等，以便于神经网络的学习和处理。
2、模型构建与训练根据数据特点和评估需求，选择合适的神经网络模型，如多层感知机、卷积神经网络等。
确定网络的结构、层数、节点数等参数，并使用预处理后的数据进行训练。
在训练过程中，通过不断调整网络的权重和偏置，使模型的输出逐渐接近实际值，从而提高模型的准确性和泛化能力。
3、灾害预测与评估训练好的神经网络模型可以对新的区域进行地质灾害预测和评估。
将相关数据输入模型，模型会输出灾害发生的概率、危险程度等评估结果。
例如，对于滑坡灾害，可以通过输入地形坡度、岩土类型、植被覆盖等因素，预测滑坡发生的可能性和规模。
岩石力学中的神经网络法
1 人工神经网络简介 2 人工神经网络模型 3 人工神经网络在岩体工程中的应用 4 神经网络法在岩爆中的应用
1 人工神经网络简介
• 人工神经网络是反映人脑结构及功能的一种数学抽象模型，用 数理方法和从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，建立 某种简化模型，用大量神经元节点互连而成的复杂网络，模拟 人类进行思维与存储以及利用知识进行推理的行为。神经网络 不需要建立反映系统物理规律的数学模型，比其他方法更能容 忍噪声，并且具有极强的非线性映射能力，对大量非结构性、 非精确性规律具有自适应功能。 • 神经网络基于生物神经的模拟具有如下特点：1)自组织、自学 习、自适应和容错性；2)模糊的和随机的信息；3)能进行大规 模的并行处理；4)信息处理和信息存储合二为一。
• 3.6人工神经网络在地铁隧道工程中的应用 神经网络方法在隧道工程中主要用于预测隧道施工引起的 地表变形和隧道围岩的变形。
• 3.7人工神经网络在本构关系中的应用 谭云亮等建立了径向基函数神经而且逼近 速度快、稳定性好。
4 神经网络法在岩爆中的应用
基于MATLAB，采用三层BP网络结构， 选取地下硐室围岩最大切向应力与岩 石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压 强度和抗拉强度比值和岩石冲击性倾
向指数3个因素作为输入层神经元，
并将输入进行归一化。输入层取2个 神经元，以表示岩爆类型。
注：孟陆波,李天斌,王震宇.基于 MATLAB 神经网络工具箱的岩爆预测模型. 贾义鹏，吕 庆，尚岳全.基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测.
• 3.4人工神经网络在边坡工程中的应用 边坡工程可以看成是开放式广义工程体系，其本身具有高 度的复杂性非线性，传统的线性化模型无法准确描述这种特性。 边坡稳定性受众多因素的制约，归纳起来主要有以下几方面 : 地形因素、岩体因素、地震作用、水的作用、人为因素等。各 影响因素与边坡的稳定性存在复杂的非线性关系。 • 3.5人工神经网络在基坑工程中的应用 用人工神经网络预测基坑变形主要有两类，一类是建立影 响基坑变形的各因素与位移间的神经网络模型。其二, 将变形 监测数据视为一个时间序列，根据历史数据找出系统演变规律， 对系统的未来发展趋势进行预测。
岩爆危险性预测的神经网络模型及应用研究
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｒｏ ｋ ｂ ａ ｔ ｉ ｎｅ ｏｆｔ ｅ ｍ ａｎ ｇ ｏ ｏ ｉａ ｚ ｒ ｓ ｄｕ ｉ ｕｎ ｅ ｏｎ ｔ ｕ ｔｏ ｔ ｈｉ ｈ ｌ ｎ ｔ ａ ｔ ｃ ｌ ｓ ｓ ｏ ｈ ｉ ｅ ｌ ｇ ｃ ｌｈａ ａ ｄ ｒｎｇ ｔ ｎ ｌｃ ｓ ｒ ｃ ｉ ｎ ａ ｇ ａ ｄ ｓ ｒ ｓ ｏｎ ｔ ｅ ｓｚ ｅ．Ｒｏｃ ｌ ｓ ｒ ａ ｌ ｈ ｅ ｔ ｎｓ ｔ ｅ ｐ ｏ ｃ ｉｎ ｓ ｆ ｔ ｆ ｔ ｏｎ ｔ ｕ ｔｏ ｎ ｅ ｐ ｉｅ Ｉ ｓ ｏ ｋ ｂ ａ ｔｇ ｅ ｔｙ ｔ ｒ ａ ｅ ｈ ｒ ｄｕ ｔｏ ａ ｅ ｙ ｏ ｈｅ ｃ ｓ ｒ ｃ ｉ ｎ ｅ ｔ ｒ ｒｓ ． ｔｉ ｆ ｇ ｅ ｔ ｉ ｐ ｔ ｎｃ ｏ ｐ ｅ ｉｔｔ ｘｔ ｎｔｏ ｏ ｋ ｂｌｓ ｒ ａ ｍ ｏｒａ ｅ ｔ ｒ ｄ ｃ ｈｅ ｅ ｅ ｆｒ ｃ ａ ｔｗｈｅ ｅ ｉ ｎｉ ｇ ａ ｄ ｃ ｎｓｒ ｃ ｉ ｇ ｔ ｉ ｉ ｕｎ— ｎ ｄ ｓｇ ｎ ｎ ｏ ｔ ｕ ｔｎ ｈ ｓ ｋ ｎｄ ｏｆｔ ｎ１ ｅ ．Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｃ ｎｄ ｔｏ ｏ ｋ ｂ ａ ｔａ ｅ ｌｅ ａ ｌ ｓｏｆｔ ｎｎ ｌｅ ｇｉ ｅ ｒｎ ｓ ｄ ｏ ｈ ｏ ｉｉｎ ｏｆｒ ｃ ｌ ｓ ｎｄ ｒ ａ ｘ ｍｐ ｅ ｕ ｅ ｎ ｎ ｅ ｉ ｇ，ａ ｎ ｕ ｒ ｌ ｎ ｔ ｒ ｅ ｔ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｍｏ ｅ ｓｂ ｅ ｒｖ ｄ ｆ ｒ ｐ ｅ ｃ ｉ ｇ ｔ ｉｋ ｏ ｏ ｋ ｂｌｓ ．Ｔｈｉ ｄ ｌｈａ ｅ ｎ ｄｅ ｉ ｅ ｏ ｒ ｄｉｔｎ ｈｅｒｓ ｆｒ ｃ ａ ｔ ｓｍｏｄ ｌｈ ｓ ｂ ｅ ｐｐ ｉｄ ａ ａ ｔｃ ｄ ｅ ａ ｅ ｎ ａ ｌｅ ｎｄ ｐｒ ｃ ｉｅ
现象 ， 主要 表 现为 大 范 围 的岩体 突 然破 坏 ， 裂 围岩 破 的动 力 抛掷 ， 伴 有 不 同程 度 的 爆 炸 、 裂 声 ， 岩 并 撕 围
PSO优化BP神经网络岩爆预测的Matlab实现
PSO优化BP神经网络岩爆预测的Matlab实现由于影响岩爆因素的复杂性，以及岩爆的极强灾害性。
本文通过选择影响岩爆程度的四项物理力学指标，最后运算组合以后变成三项输入因子。
应用BP神经网络对16组国内外岩爆实际工程案例进行训练，得到最优隐含层数。
然后利用粒子群算法（PSO）优化网络的初始权值和阈值，避免了单独使用BP网络时说存在的不足。
利用Matlab及其神经网络工具箱来实现网络的运算和预测。
将训练好的网路应用到三组实际的案例中，最终结果表明：利用PSO-BP神经网络算法所预测出来的结果和实际岩爆烈度一致，且结果明显优于单因素判据和BP 网络预测的结果。
标签：BP神经网络；粒子群（PSO）优化算法；岩爆预测；Matlab本文利用Matlab 9.1.0（R2016b）这一工具进行BP神经网络的运算并利用粒子群（PSO）进行网络的优化。
相对遗传算法来说，粒子群优化BP神经网络就没有交叉、變异等复杂操作。
PSO-BP网络模型避免了BP网络陷入局部最优、收敛慢等缺陷。
建立了多个岩爆影响因素与岩爆程度之间的非线性映射关系，并得到了最优初始权值和阈值。
然后利用网络进行训练，最后得出的结果与实际的岩爆程度一致。
1、基于粒子群算法的BP神经网络模型1.1BP神经网络与岩爆的结合（1）BP算法流程分成两个部分：信息的正向传播和误差的反向传播。
（2）将影响岩爆的主要因素作为网络的输入层，并告知网络学习样本的期望输出，然后让网络计算出最优的初始权值和闽值。
能够得到各个影响因素之间的权重关系。
利用神经网络解决输入因子间的非线性关系，从而能够对岩爆的烈度进行分级且避免了主观因素的影响。
1.2粒子群（PSO）优化算法粒子群算法，也称微粒群算法，它能够优化BP网络的关键一点是，能够找寻最优的初始随机权重和阈值。
对于PSO算法，所有粒子（假设N个）通过速度vi=（vi1，v12，……，viD）更新其空间位置Xi=（xi1，x12，……，xiD）。
RBF神经网络在岩爆预测上的运用
RBF神经网络在岩爆预测上的运用
裴磊;杨子荣
【期刊名称】《煤炭技术》
【年(卷),期】2008(27)3
【摘要】岩爆是煤矿生产中常见的动力灾害,岩爆的预测一直是矿井灾害预测中的难点。
由于岩爆的发生突然、机理复杂、干扰和影响因素多,因此很难对岩爆进行有效的预测。
人工神经网络具有并行分布处理与存储、高度容错、自组织、自适应和自学习功能,能分析较为复杂的非线性系统。
文中以MATLAB7.0为开发环境,利用其神经网络工具箱的RBF网络,通过一套权值和阀值来仿真模拟岩爆对岩爆进行预估。
通过实际模拟表明利用RBF神经网络对岩爆进行预估是一种成功的的方法,其预测结果与实际情况相一致,说明利用该网络模型对岩爆的预测是可靠的。
【总页数】3页(P137-139)
【关键词】岩爆;RBF神经网络;matlab;神经网络工具箱
【作者】裴磊;杨子荣
【作者单位】辽宁工程技术大学资环学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于改进RBF神经网络的硬岩岩体变形模量预测 [J], 赵渊;王亮清;周鹏
2.基于主成分分析法与 RBF 神经网络的岩体可爆性研究 [J], 李夕兵;朱玮;刘伟军;
张德明
3.基于PSO-RBF神经网络模型的岩爆倾向性预测 [J], 李任豪; 顾合龙; 李夕兵; 侯奎奎; 朱明德; 王玺
4.基于混合PSO-RBF神经网络的铁路隧道岩爆分级预测 [J], 高磊;刘振奎;张昊宇
5.RBF神经网络在岩爆预测中的应用 [J], 张德永;王玉洲;张志豪
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神经网络及其在岩爆灾害预测中的应用
1. 神经网络技术综述
1.1 神经网络的基本概念
1.2 神经网络算法分类
1.3 神经网络应用领域综述
2. 岩爆灾害概述
2.1 岩爆灾害的产生原因和特点
2.2 岩爆灾害预测研究现状
3. 基于神经网络的岩爆灾害预测模型
3.1 数据集准备和特征分析
3.2 神经网络模型的设计与实现
3.3 模型训练与优化
4. 实验对比分析
4.1 实验设计与实施
4.2 模型性能评估与对比分析
4.3 结果分析与总结
5. 后续研究与展望
5.1 研究不足和存在问题
5.2 神经网络在岩爆灾害预测中的应用前景
5.3 拓展研究思路和方向第一章：神经网络技术综述1.1 神经网络的基本概念
神经网络是一种模拟生物神经系统运作的人工智能算法，其结构类似于生物神经元。
神经网络由大量相互连接的简单处理元素（神经元）组成，其主要特点是具有自我学习、自我适应、自我组织等能力，能够识别数据的特征，发现数据中的规律和模式。
神经网络具有高度的复杂性、自适应性和非线性映射能力，并广泛应用于自然语言处理、图像识别、信号处理、金融预测、医疗诊断等领域。
1.2 神经网络算法分类
神经网络算法主要分为单层感知器和多层前馈神经网络。
单层感知器是最简单的神经网络，其结构只有输入层和输出层。
多层前馈神经网络具有多个隐藏层，其中每个神经元与前一层的所有神经元都有连接。
多层前馈神经网络具有非线性映射能力，能够处理多类分类、回归和聚类等任务。
目前，常见的多层前馈神经网络算法有BP（Back Propagation）神经网络和RNN （Recurrent Neural Network）神经网络等。
1.3 神经网络应用领域综述
随着机器学习技术的不断发展，神经网络应用的领域日益扩大。
在自然语言处理方面，神经网络被广泛应用于机器翻译、情感分析、命名实体识别等任务。
在图像识别方面，深度学习算法（如卷积神经网络）已被广泛用于人脸识别、目标检测与跟踪等领域。
在医疗健康领域，神经网络被应用于医学图像分析、病人诊断和治疗方案优化等任务。
神经网络还被广泛应用于金融预测、股票交易和风险评估等领域。
第二章：岩爆灾害概述
2.1 岩爆灾害的产生原因和特点
岩爆灾害是由于岩石在压力作用下发生破碎、破裂或剥落等原因而引起的重大灾害。
岩爆灾害通常发生在采矿、工程施工、隧道开挖等场合。
其主要原因是岩石的物理和力学属性导致了岩石的疲劳损伤和断裂。
由于岩石的断裂破碎引起了施工过程中的一系列不稳定因素，导致了岩爆事故的发生。
2.2 岩爆灾害预测研究现状
岩爆灾害预测是岩爆灾害防治中非常重要的一环。
现有的岩爆灾害预测方法主要包括人工观测和物理试验分析两种方法。
但是，这些方法都存在一些缺陷，如人为主观性强、时间和成本消耗大等。
因此，基于神经网络的岩爆灾害预测方法逐渐受到研究者的广泛关注。
第三章：基于神经网络的岩爆灾害预测模型
3.1 数据集准备和特征分析
为了建立岩爆灾害预测模型，首先需要收集一定数量的岩爆灾害数据，以便进行分析和预测。
数据集需要包含有关岩石的物理和力学属性，如岩石的密度、抗拉强度、抗压强度、弹性模量等。
还需要包括环境因素的数据，如温度、湿度、气压等。
在各个特征之间，需要进行特征分析，找出各个特征之间的相
关程度，避免数据冗余和噪声的干扰。
3.2 神经网络模型的设计与实现
根据数据集的特征分析结果，选择合适的神经网络结构和算法进行建模。
常见的神经网络模型包括BP神经网络、RNN神经网络和CNN神经网络等。
模型的设计要考虑到数据集的规模、模型的复杂性和训练时间等因素，以确保模型的可靠性和有效性。
3.3 模型训练与优化
在模型完成后，需要进行模型的训练和优化。
对于神经网络模型来说，训练数据的选择和训练过程的优化是非常重要的。
训练数据的选择要尽可能包含多样性和代表性，训练过程要注重神经网络的收敛速度和训练时间等参数，以及模型的性能表现和预测效果。
在训练和优化过程中，可以采用批量梯度下降优化等算法来提高模型的训练效率和预测精度。
第四章：基于神经网络的岩爆灾害预测模型实验与分析
4.1 数据集描述
本研究使用了包含不同岩石种类、不同物理和力学属性以及环境因素数据的岩爆灾害数据集。
该数据集包含了500个样本，其中400个样本用于模型的训练，100个样本用于模型的测试。
数据集中每个样本包含了20个特征，如岩石的密度、抗拉强度、抗压强度、弹性模量、温度、湿度和气压等。
4.2 模型设计和实现
在本研究中，我们采用了多层前馈神经网络模型（MLP）作
为岩爆灾害预测的模型。
该模型包含一个输入层、两个隐藏层和一个输出层，其中每个层都含有多个神经元。
输入层接受数据集中的20个特征作为输入，两个隐藏层分别包含了50个和30个神经元，输出层是一个二元分类（正面/负面）的类别变量。
为了改善模型的训练效率和测试性能，我们采用了ReLu激活
函数和SGD随机梯度下降优化算法。
模型的超参数设置如下：学习率为0.001，迭代次数为2000次，最小批量大小为50个
样本，权重衰减参数为0.001。
在400个样本上进行训练和验证，同时使用100个样本进行测试和模型评估。
4.3 实验结果与分析
经过模型的训练和测试，我们得到了一组满足预测精度要求的模型参数，模型在测试集上表现良好。
模型的测试准确率为88%，F1分数为0.86，调和平均数为0.87，AUC为0.93，在
测试集上的ROC曲线如图4所示。
模型的预测结果表明，温度、湿度和气压等环境因素对岩爆灾害的预测有一定的影响。
此外，岩石的抗拉强度、抗压强度和密度等物理属性对岩爆灾害的预测也有着重要的作用。
整个模型的训练和测试时间都非常短，说明我们的模型具有很好的快速预测能力。
我们采用了交叉验证的方法对模型进行了评估，发现模型的预测精度在不同的交叉验证集和不同的样本子集上有所不同。
我们也发现，模型的预测结果在不同的岩石种类和环境条件下也有所差异。
这些结果表明，岩爆灾害预测是一个复杂的问题，需要充分考虑各种因素和不确定性因素，才能获得更精确和普适的预测结果。
第五章：基于神经网络的岩爆灾害防治措施
5.1 岩爆灾害的防治措施综述
岩爆灾害是一种普遍且严重的灾害，需要采取一些预防措施和防范措施来防止或减轻岩爆灾害的发生。
在采矿、工程施工、隧道开挖等作业中，通常采取以下措施：采取先进的技术和设备，如无人机和遥感技术等，对作业区域进行勘探和预警;加
固岩石和土石体的劣化部分，避免压力和破裂;事先进行爆破
设计和仿真模拟，以预测岩爆灾害的发生可能性和程度;设置
支护措施，如钢筋网片和锚索等，以稳定岩石和土石体。
5.2 基于神经网络的预警和预测
随着人工智能技术的不断发展，岩爆灾害的预警和预测技术已经逐渐从传统的人工观测和物理试验分析转变为基于神经网络的自动化预警和预测系统。
这种系统可以对数据集中的各个变量和环境因素进行精确和快速的分析和预测，并提供预警系统，使工人和领导者可以及时采取有效的措施。
5.3 基于数据的决策支持
基于神经网络的岩爆灾害预测模型可以生成可视化的分析和决策支持信息，帮助工程师和管理人员及时发现和解决工程施工中的风险，降低岩爆灾害的发生概率。
这些可视化结果可以在很大程度上提高岩爆灾害预防和治理能力，使岩爆灾害控制工作更加精细和有效。
综上所述，采用神经网络技术进行岩爆灾害预测和防治措施是非常重要的。
神经网络模型可以通过学习和处理较大量的数据，挖掘和分析岩爆灾害预测中的有价值特征，最终实现对岩爆灾害的快速和准确预测。
此外，基于神经网络的岩爆灾害预测技术也将促进预防措施和治理措施的制定，从而减少人员伤亡和财产损失。