基于主成分分析—支持向量机模型的矿岩可爆性等级预测研究

韩超群,陈建宏,周智勇,杨珊

Research on Prediction of Rock Mass Blastability Classification Based on PCA-SVM Model

Chaoqun HAN,Jianhong CHEN,Zhiyong ZHOU,Shan YANG

表1 岩体可爆性分级预测研究样本数据

Table 1 Sample data for rock blastability classification prediction

序号 矿岩名称 X1 X2 X3 X4 X5 X6 可爆性等级 1 薄层灰岩 3 128 8.4 33.9 31.5 11.5 0.387 Ⅲ 2 灰白色白云岩 3 680 9.9 11.4 67.1 7.2 0.246 Ⅲ 3 角砾岩 2 927 7.7 16.7 49.3 11.4 0.414 Ⅲ 4 米黄色白云岩 3 830 10.0 2.7 81.2 5.4 0.293 Ⅱ 5 紫色含矿白云岩 2 821 7.3 9.9 56.7 11.1 0.395 Ⅱ 6 紫色不含矿白云岩 3 219 8.4 12.8 52.7 11.5 0.765 Ⅰ 7 青灰色白云岩 3 310 8.5 11.2 55.0 11.3 0.359 Ⅱ 8 角闪斜长片麻岩 5 373 14.9 60.6 8.2 10.4 0.17 Ⅴ 9 黄铜闪锌黄铁矿 4 074 13.4 45.8 20.2 11.4 0.12 Ⅳ 10 致密石榴石矽卡岩 5 215 17.4 43.5 8.6 15.9 0.023 Ⅴ 11 闪长岩 4 854 12.6 35.0 10.7 18.1 0.122 Ⅳ 12 大理岩 4 776 13.0 16.2 14.2 23.2 0.204 Ⅲ 13 磁铁矿 4 450 14.7 47.8 30.0 7.4 0.188 Ⅳ 14 混合岩 3 140 8.5 42.2 28.0 9.9 0.483 Ⅲ 15 绿泥片岩 2 050 5.3 10.0 68.0 7.3 0.508 Ⅱ 16 千枚岩 1 984 5.2 11.6 75.0 4.5 0.918 Ⅰ 17 1870细粒大理岩 5 533 14.5 29.4 26.2 14.8 0.075 Ⅳ 18 矽卡岩 4 963 12.9 77.9 6.5 5.2 0.093 Ⅴ ? ? ? ? ? ? ? ? ? 55 1825含矿浅色砂岩 4 004 10.5 65.3 34.5 0.1 0.021 Ⅴ