李鹏程 刘海林 孙丽军 王 莹 吴少彬

（1.中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司;2.金属矿山安全与健康国家重点实验室；3.安徽山城矿业有限公司）

准确预测地下矿山岩层移动角，对金属矿山安全生产有着重要意义。目前关于金属矿山岩层移动角的确定方法主要有两大类，一是基于非线性算法建立岩层移动角预测模型，例如高栗［1］、赵国彦［2］、付玉华［3］等分别采用改进的BP神经网络算法、支持向量机算法（SVM）和改进高斯过程回归（GPR）理论等，建立了相应的岩层移动角预测模型，并在工程实际中得到验证。二是通过数值仿真模拟软件分析岩层移动变形特征，最终确定岩层移动角，例如刘飞等［4］采用了FLAC3D有限差分软件模拟某萤石矿地下开采时产生的地表变形，结合地表变形量进而推断岩层移动角的大小；童大志等［5］采用HyperMesh软件分析获得了红岭铅锌矿的岩层移动角数值，模拟结果与现场实测值较为吻合。

支持向量机（SVM）算法在处理类似岩层移动角数据的小样本、非线性等实际问题中有突出的优势。本研究拟在前人的研究基础上，进一步搜集国内外金属矿山地下充填法开采的岩层移动角实测值案例，建立相应的SVM岩层移动角预测模型，并将其应用于黄竹园铜银矿，以指导矿山安全生产。

1 岩层移动角预测模型

1.1 SVM算法原理

岩层移动角样本具有体量小、非线性的特点，适合采用支持向量机（SVM）模型预测岩层移动角的大小。模型训练样本由正样本子集（yi=1）和负样本子集（yi=-1）组成，训练目标是寻找一个最优的超平面，将样本进行准确的分类，其中，最靠近决策面的数据点则称为支持向量，如图1所示。……