简介：为确保深部高应力区岩土工程的施工安全,提升岩爆烈度等级预测的精准度,针对岩爆的突发性和复杂性,提出了一种基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)与极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)的组合岩爆烈度等级预测模型.首先,分析了影响岩爆烈度等级的主控因素,选取单轴抗压强度、最大切向应力、单轴抗拉强度、脆性系数、应力系数和弹性能量指数建立岩爆烈度等级预测指标体系,引入Pearson相关系数、链式方程多重插补法、合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)和主成分分析法处理原始样本.其次,通过WOA优化XGBoost模型的最大迭代次数、树的最大深度和学习率,并采用准确率、精准度、召回率、F1 分数和科恩卡帕系数综合评价所建模型的预测结果.最后,将该模型应用于秦岭终南山公路隧道和江边水电站引水系统预测岩爆烈度等级.结果表明:经WOA优化后XGBoost模型的最大迭代次数、树的最大深度和学习率分别为 51、13 和 0.732 5 时效果最佳;基于WOA-XGBoost岩爆烈度等级预测模型得到的结果与实际等级的拟合度优于传统智能算法模型;通过将WOA-XGBoost模型应用于工程实践中,验证了该模型预测岩爆烈度等级具有较高的准确度和可靠性.展开
