《表5 基于RF模型的岩爆典型破坏现象识别结果Table 5Identification of typical failure phenomena using RF model》

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《岩爆预警与烈度评价的声音信号分析》

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在已完成的66个室内岩爆实验声音监测结果中，随机抽取56个岩爆过程构建训练样本，从余下的10个岩爆过程中构建预测样本，其中56个岩爆过程训练样本中包含颗粒弹射现象131个，岩板劈裂现象56个，块片弹射现象56个；10个岩爆过程预测样本中包含颗粒弹射现象25个，岩板劈裂现象11个，块片弹射现象10个。为使自动识别方法易于实现，将波形的持续时间、频谱的主频值及短时能量的最大幅值3种特征指标进行组合，构建样本输入向量。采用随机森林对岩爆典型破坏现象进行自动识别，结果见表5，可以看出，预测样本中3种典型破坏现象的识别准确率均在88%以上，说明本文中方法是可行的。需要指出的是，如果采用更多训练样本，识别准确率也会有所提高。