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摘要
岩爆受多种条件因素影响，需要岩爆预测指标体系的完整性。取弹性变形能指数Wet、应力系数σθ/σc、脆性系数σc/σt、单轴抗压强度σc、单轴抗拉σt和围岩切向应力σθ等指标构建岩爆倾向性预测指标体系。采用主成分分析(PCA)法对指标降维处理、提取指标数据主要信息，得到3个线性无关的主成分输入向量。将处理后的指标作为输入向量对3种不同自组织特征映射神经网络(SOFM)模型进行训练与测试，比较3个模型的方差和竞争层神经元聚类效果，得到输出层神经元个数为16的最优预测模型。最后引入12组国内外工程实例与多维正态云模型、模糊综合评价法、灰类白化权函数聚类法、Russense判据所预测的岩爆烈度等级进行比较，研究表明：基于PCA-SOFM岩爆烈度等级预测结果与工程实际情况吻合度高，可行性较好，为岩爆烈度等级预测提供一种新的研究方法。
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