一种基于ISSA-CNN的岩爆烈度等级预测方法

本发明涉及矿山动力灾害预测技术领域，具体为一种基于ISSA‑CNN的岩爆烈度等级预测方法。首先，选取岩爆烈度等级预测指标数据，运用孤立森林法(iForest)与链式多重插补法(MICE)进行数据清洗得到完整数据集，并基于十折交叉验证进行数据集划分；然后，建立初始预测模型框架，运用莱维飞行与tent混沌映射对麻雀搜索算法SSA进行改进得到ISSA，运用改进后的搜索算法优化模型中的超参数；最后，训练模型，建立基于ISSA‑CNN的岩爆烈度等级预测模型，并运用测试集验证建立模型的精确度。本发明提出的岩爆烈度等级预测方法，结合了搜索算法的寻优能力与深度学习的特征提取能力，提高了岩爆烈度等级的预测能力，对矿山开采过程中岩爆灾害的防治具有重大意义。