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摘要
岩爆是地下岩土工程中常见的地压灾害。为实时准确地预测岩爆，提出一种基于微震监测和概率优化朴素贝叶斯的短期岩爆预测模型。首先，以114组岩爆样本数据为基础，结合相关特征选择算法选取累计微震事件数、累积微震能量、累积微震视体积和累积微震能量率4项微震参数作为预测指标；其次，为最大程度的削弱朴素贝叶斯算法的条件独立性假设，采用CRITIC法和相似度函数从属性赋权和实例赋权两方面优化条件概率，并针对条件概率赋权后可能引起的决策失衡问题，引入马氏距离补偿先验概率损失，进而提出一种带有条件概率加权和先验概率补偿机制的概率优化朴素贝叶斯算法预测岩爆烈度等级。最后，从模型评估、模型比较和工程验证三个方面检验模型的准确性和可靠性。研究结果表明，所提模型预测准确率为86.96%，预测性能优于其它机器学习模型，可为实际工程的岩爆预测提供科学依据。
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