Nghiên cứu một số mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn trong khai thác mỏ lộ thiên

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NGUYỄN HỒNG NGHIÊN CỨU MỘT SỐ MƠ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRONG KHAI THÁC MỎ LỘ THIÊN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NGUYỄN HỒNG NGHIÊN CỨU MỘT SỐ MƠ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRONG KHAI THÁC MỎ LỘ THIÊN Ngành: Khai thác mỏ Mã số: 9520603 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS BÙI XUÂN NAM TS TRẦN QUANG HIẾU Hà Nội – 2020 i   LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu độc lập Các số liệu, kết luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình tác giả khác Hà Nội, ngày 25 tháng 05 năm 2020 Tác giả luận án Nguyễn Hoàng   ii   LỜI CẢM ƠN     Luận án tiến sĩ kỹ thuật ngành Khai thác mỏ với đề tài “Nghiên cứu số mơ hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn khai thác mỏ lộ thiên” kết trình nghiên cứu, cố gắng không ngừng tác giả suốt thời gian làm nghiên cứu sinh với giúp đỡ tận tình thầy, cô giáo Trường Đại học Mỏ - Địa chất, nhà khoa học ngành mỏ, bạn bè, đồng nghiệp nước, quốc tế ủng hộ từ gia đình Với tình cảm chân thành, tác giả xin gửi lời cảm ơn tới Ban Giám hiệu Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Phòng Đào tạo Sau đại học, Ban chủ nhiệm Khoa Mỏ, Ban chủ nhiệm tập thể thầy, cô giáo Bộ môn Khai thác lộ thiên thầy, cô giáo Khoa Mỏ, Trường Đại học Mỏ - Địa chất quan tâm, tạo điều kiện giúp đỡ suốt trình học tập, công tác nghiên cứu Đặc biệt, tác giả xin bày tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc tới GS TS Bùi Xuân Nam TS Trần Quang Hiếu người thầy trực tiếp hướng dẫn khoa học dành thời gian, công sức để hướng dẫn, giúp đỡ động viên tác giả suốt q trình thực nghiên cứu hồn thành luận án hạn Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới PGS TS NGƯT Hồ Sĩ Giao GS TS NGƯT Nhữ Văn Bách có nhiều gợi ý bổ ích cho NCS q trình hồn thành luận án Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới Viện Khoa học Cơng nghệ mỏ, Phịng Cơng nghệ khai thác Lộ thiên - Viện Khoa học Công nghệ mỏ, Trung tâm Bồi dưỡng Tư vấn nổ mìn - Hội Kỹ thuật nổ mìn Việt Nam, Trung tâm Nghiên cứu Cơ điện mỏ - Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Công ty Cổ phần than Núi Béo đơn vị cá nhân tạo điều kiện cung cấp tài liệu, số liệu trình NCS nghiên cứu hoàn thành luận án Cuối cùng, tác giả xin chân thành cảm ơn nhà khoa học, bạn bè, đồng nghiệp nước quốc tế giúp đỡ hỗ trợ NCS trình nghiên cứu Hà Nội, ngày 18 tháng 06 năm 2020 Tác giả luận án Nguyễn Hoàng     iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG BIỂU viii DANH MỤC CÁC HÌNH ix MỞ ĐẦU .1 CHƯƠNG ĐẶC ĐIỂM CHUNG CỦA CƠNG TÁC NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN VÀ CÁC ẢNH HƯỞNG CỦA CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN .7 1.1 Đặc điểm chung cơng tác nổ mìn mỏ lộ thiên 1.2 Khái niệm chung sóng chấn động nổ mìn đặc tính .12 1.3 Các tác động có hại chấn động nổ mìn mỏ lộ thiên 26 1.4 Kết luận chương 30 CHƯƠNG TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN 32 2.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu nước 32 2.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu ngồi nước 37 2.3 Tổng kết, đánh giá ưu điểm hạn chế nghiên cứu công bố 44 2.4 Kết luận chương 47 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA MỘT SỐ MƠ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN 48 3.1 Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network) .48 3.2 Mơ hình rừng ngẫu nhiên (Random Forest) 50 3.3 Mơ hình hồi quy véc tơ hỗ trợ (Support Vector Regression) 52 3.4 Mơ hình lập thể (Cubist) 54 3.5 Mơ hình độ dốc tăng cường cấp cao (extreme gradient boosting machine – XGBoost) .56 3.5.1 Mơ hình độ dốc tăng cường (gradient boosting machine – GBM) 56     iv 3.5.2 Mô hình độ dốc tăng cường cấp cao (Extreme Gradient Boosting – XGBoost) 58 3.6 Đề xuất mô hình lai dựa kỹ thuật phân cụm phân tầng thuật toán lập thể (HKM-CA) .59 3.6.1 Kỹ thuật phân cụm K trung bình theo thứ bậc (Hierarchical K-means clustering) 59 3.6.2 Đề xuất mơ hình HKM-CA 60 3.7 Đề xuất mơ hình lai dựa thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn XGBoost (PSO-XGBoost) .61 3.7.1 Thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization algorithm) 61 3.7.2 Đề xuất mơ hình PSO-XGBoost 63 3.8 Đề xuất mơ hình lai dựa thuật tốn tối ưu hóa đom đóm ANN (FFA-ANN) .65 3.8.1 Thuật tốn tối ưu hóa đom đóm (Firefly Algorithm) .65 3.8.2 Đề xuất mơ hình FFA-ANN .66 3.9 Kết luận chương 67 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ MƠ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN CHO MỎ LỘ THIÊN VIỆT NAM 69 4.1 Tổng quan khu vực nghiên cứu 69 4.2 Thu thập phân tích liệu 72 4.2.1 Thu thập liệu .72 4.2.2 Phân tích liệu .74 4.3 Các phương pháp đánh giá hiệu suất mô hình trí tuệ nhân tạo 79 4.4 Phát triển mơ hình dự báo chấn động nổ mìn 81 4.4.1 Xử lý liệu .81 4.4.2 Xử lý liệu .84 4.4.3 Mơ hình RF 88 4.4.4 Mơ hình SVR 90     v 4.4.5 Mơ hình lập thể (Cubist) 91 4.4.6 Mơ hình XGBoost 93 4.4.7 Mơ hình HKM-CA 95 4.4.8 Mơ hình PSO-XGBoost 98 4.4.9 Mơ hình FFA-ANN 100 4.4.10 Mơ hình thực nghiệm 102 4.5 So sánh, đánh giá hiệu suất mơ hình dự báo chấn động nổ mìn phát triển 103 4.6 Phân tích mức độ ảnh hưởng biến đầu vào 115 4.7 Kết luận chương 116 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .118 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ 122 LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN CỦA NGHIÊN CỨU SINH 122 TÀI LIỆU THAM KHẢO .126 PHỤ LỤC 144   vi   DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ABC Artifcial bee colony - Bầy ong nhân tạo AI Artificial intelligence - Trí tuệ nhân tạo ANFIS Adaptive neuro-fuzzy inference system - Hệ thống nơ-ron suy luận mờ ANN Artificial neural network - Mạng nơ-ron nhân tạo BCT Bộ Công thương BTNMT Bộ Tài ngun Mơi trường CA Cubist algorithm - Thuật tốn lập thể Dim Dimention - Chiều (của liệu) FCM Fuzzy C-means clustering - Phân cụm mờ C trung bình FFA Firefly algorithm - Thuật tốn “tối ưu hóa đom đóm” FFA-ANN nhân tạo GBM Gradient boosting machine - Mơ hình “máy tăng cường độ dốc” GEP Gene expression programming - Lập trình biểu gen GMDH Group method of data handling - Phương pháp xử lý liệu nhóm HKM   Mơ hình lai dựa thuật tốn tối ưu hóa đom đóm mạng nơ-ron Hierarchical K-means clustering - Kỹ thuật phân cụm K trung bình theo thứ bậc HKM-CA Mơ hình lai dựa kỹ thuật phân cụm phân tầng thuật toán lập thể MAE Mean absolute error - Độ lệch tuyệt đối MAPE Mean absolute percentage error - Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình NLMR Non-linear multiple regression - Hồi quy phi tuyến tính đa biến PPV Peak particle velocity PSO Particle swarm optimization - Tối ưu hóa bầy đàn PSO- Mơ hình lai dựa thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn mơ hình độ XGBoost dốc tăng cường cấp cao QCVN Quy chuẩn Việt Nam vii   RBF Radial basis function - Hàm hạt nhân xuyên tâm RF Random Forest - Rừng ngẫu nhiên RMSE Root-mean-squared error – Lỗi bình phương gốc SDR Standard deviation reduction - Giảm thiểu độ lệch chuẩn SVC Support vector classification - Véc-tơ hỗ trợ phân loại SVM Support vector machine - Máy véc-tơ hỗ trợ SVR Support vector regression - Véc-tơ hỗ trợ hồi quy TKV Tập đồn Cơng nghiệp Than - Khống sản Việt Nam TNHH Trách nhiệm hữu hạn TWSS Total within the sum of squares - Tổng bình phương USBM The United States Bureau of Mines - Cục mỏ Hoa Kỳ VAF     Variance accounted for - Phương sai giá trị thực tế giá trị dự báo VLNCN Vật liệu nổ công nghiệp XDCB Xây dựng XGBoost eXtreme gradient boosting - Mơ hình độ dốc tăng cường cấp cao LTN Lượng thuốc nổ   viii DANH MỤC BẢNG BIỂU    Bảng 1.1 Các điều kiện áp dụng số sơ đồ nổ mìn vi sai nhằm giảm thiểu chấn động nổ mìn Error! Bookmark not defined Bảng 1.2 Giá trị vận tốc rung giới hạn cơng trình chịu tác động rung gián đoạn 27 Bảng 1.3 Bảng xếp loại cơng trình xây dựngtheo khả chịu tác động rung chấn động .27 Bảng 1.4 Tốc độ dao động cho phép Vcp công trình 28 Bảng 2.1 Một số phương trình thực nghiệm dự báo chấn động nổ mìn 39 Bảng 4.1 Tóm tắt sở liệu sử dụng dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo 74 Bảng 4.2 Hiệu suất mơ hình ANN dự báo chấn động nổ mìn trình huấn luyện .87 Bảng 4.3 Hiệu suất mô hình SVR dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo (trong trình huấn luyện) .91 Bảng 4.4 Hiệu suất mơ hình XGBoost dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo (trong trình huấn luyện) .94 Bảng 4.5 Hiệu suất mơ hình trí tuệ nhân tạo mơ hình thực nghiệm liệu thử nghiệm .105       Mã giả thuật toán FFA-ANN Thuật toán: FFA-ANN Begin Khởi tạo mơ hình ANN ban đầu với trọng số độ lệch Thiết lập tham số ban đầu thuật toán (n,  , While (t < số lần lặp tối đa) 0 ,  ) For giá trị trọng số (của mơ hình ANN) For giá trị độ lệch (của mơ hình ANN) Khởi tạo số lượng cá thể đom đóm quần thể đom đóm ban đầu For i =1 đến m Xác định cường độ sáng  vị trí xi cá thể theo phương trình y = f(xi) 10 Tính tốn thể lực đom đóm vị trí xi (RMSE) 11 If RMSE thỏa mãn hàm mục tiêu End if 12 Else i = i +1 13 While thực tối đa số lần lặp thỏa mãn 14 điều kiện hàm mục tiêu trước kết thúc số lần lặp tối đa End for i 15 End for độ lệch (của mơ hình ANN) 16 End for trọng số (của mơ hình ANN) 17       18 End while 19 Hiển thị giá trị RMSE với trọng số độ lệch khác 20 End   Bảng 4.3 Hiệu suất mơ hình SVR dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo (trong trình huấn luyện)   STT  C RMSE R2 MAE 0,011 383,617 1,303 0,958 0,970 0,011 2,831 1,151 0,966 0,859 0,012 0,045 5,029 0,898 4,309 0,012 0,040 5,128 0,897 4,399 0,013 0,243 2,138 0,930 1,752 0,013 208,810 1,293 0,959 0,962 0,014 3,901 1,132 0,967 0,826 0,014 13,728 1,167 0,966 0,840 0,016 206,931 1,330 0,957 0,980 10 0,017 0,274 1,807 0,939 1,454 11 0,017 0,580 1,432 0,953 1,103 12 0,017 814,147 1,325 0,958 0,972 13 0,018 23,460 1,222 0,963 0,893 14 0,019 0,069 4,001 0,903 3,367 15 0,019 0,491 1,469 0,951 1,129 16 0,019 43,173 1,246 0,962 0,922 17 0,019 78,083 1,298 0,959 0,965 18 0,021 5,517 1,174 0,966 0,852 19 0,023 634,875 1,320 0,958 0,969 20 0,023 0,168 2,158 0,928 1,752 21 0,024 31,972 1,281 0,961 0,951 22 0,024 1,739 1,208 0,963 0,887 23 0,024 0,060 3,990 0,901 3,347 24 0,024 8,164 1,211 0,964 0,882 25 0,027 3,998 1,212 0,964 0,886     STT  C RMSE R2 MAE 26 0,029 2,183 1,225 0,963 0,892 27 0,029 0,048 4,213 0,897 3,537 28 0,032 18,444 1,326 0,958 0,982 29 0,032 0,738 1,351 0,955 1,007 30 0,034 3,910 1,269 0,962 0,937 31 0,034 0,111 2,622 0,917 2,129 32 0,036 62,569 1,359 0,956 0,994 33 0,036 27,938 1,365 0,956 0,998 34 0,036 0,031 4,683 0,887 3,955 35 0,037 0,829 1,356 0,954 0,995 36 0,038 41,372 1,369 0,956 1,000 37 0,040 40,624 1,378 0,955 1,006 38 0,040 8,006 1,350 0,957 0,995 39 0,040 19,752 1,388 0,955 1,012 40 0,043 4,267 1,345 0,957 0,993 41 0,043 38,836 1,392 0,954 1,015 42 0,043 6,530 1,367 0,956 1,003 43 0,045 11,450 1,408 0,953 1,028 44 0,045 0,109 2,551 0,913 2,043 45 0,045 0,158 2,110 0,925 1,647 46 0,045 3,940 1,366 0,956 1,006 47 0,047 6,143 1,399 0,954 1,022 48 0,058 14,825 1,478 0,949 1,064 49 0,059 268,770 1,482 0,948 1,066 50 0,061 25,593 1,496 0,947 1,074 51 0,063 6,611 1,520 0,946 1,088 52 0,065 0,219 2,032 0,920 1,494     STT  C RMSE R2 MAE 53 0,076 0,131 2,531 0,897 1,941 54 0,078 562,255 1,593 0,941 1,124 55 0,080 0,070 3,431 0,873 2,764 56 0,085 71,964 1,632 0,938 1,145 57 0,087 3,196 1,652 0,937 1,159 58 0,107 5,045 1,750 0,929 1,224 59 0,140 501,630 1,915 0,916 1,358 60 0,153 0,392 2,399 0,885 1,752 61 0,170 13,683 2,069 0,903 1,486 62 0,172 0,931 2,129 0,900 1,555 63 0,173 0,202 3,034 0,846 2,295 64 0,175 0,077 4,188 0,794 3,362 65 0,175 997,127 2,093 0,902 1,507 66 0,208 0,660 2,453 0,877 1,817 67 0,211 2,026 2,282 0,886 1,670 68 0,211 475,392 2,285 0,886 1,673 69 0,214 0,034 5,328 0,740 4,467 70 0,214 1,215 2,304 0,885 1,698 71 0,215 48,029 2,305 0,884 1,689 72 0,233 26,915 2,404 0,876 1,769 73 0,240 2,294 2,442 0,873 1,799 74 0,246 138,105 2,470 0,871 1,822 75 0,264 579,951 2,570 0,863 1,900 76 0,264 136,065 2,570 0,863 1,900 77 0,265 13,352 2,578 0,862 1,906 78 0,266 35,163 2,583 0,862 1,910 79 0,271 438,786 2,609 0,860 1,931     STT  C RMSE R2 MAE 80 0,277 2,273 2,644 0,857 1,957 81 0,280 1,321 2,672 0,855 1,982 82 0,281 0,184 4,044 0,766 3,157 83 0,299 117,870 2,773 0,846 2,054 84 0,316 57,054 2,874 0,838 2,128 85 0,354 0,223 4,319 0,730 3,392 86 0,357 0,146 4,752 0,698 3,826 87 0,362 9,018 3,125 0,817 2,323 88 0,367 0,154 4,752 0,695 3,823 89 0,369 1,673 3,171 0,813 2,362 90 0,375 0,041 5,736 0,645 4,876 91 0,387 436,374 3,260 0,805 2,432 92 0,403 30,107 3,344 0,798 2,501 93 0,414 0,157 4,976 0,669 4,039 94 0,415 260,413 3,407 0,793 2,554 95 0,423 7,654 3,451 0,789 2,590 96 0,427 11,138 3,473 0,787 2,609 97 0,428 2,960 3,478 0,786 2,613 98 0,435 1,515 3,521 0,782 2,651 99 0,441 0,084 5,539 0,631 4,657 100 0,457 0,090 5,542 0,626 4,659   Bảng 4.4 Hiệu suất mơ hình XGBoost dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo (trong trình huấn luyện)   STT  d 0,00115 0,01469    k RMSE R2 MAE 6,521205 0,631476 14 0,60494 582 7,221 0,867 6,066 10 9,241709 0,682224 10 0,341932 674 1,692 0,936 1,193 0,01514 10 4,233676 0,371217 19 0,611306 610 2,092 0,901 1,561 0,0224 4,287551 0,691886 0,426682 856 1,178 0,966 0,851 0,02274 7,585895 0,309243 0,278948 668 1,866 0,920 1,379 0,02558 9,345028 0,480739 0,846019 721 1,541 0,945 1,188 0,03836 8,895409 0,553843 15 0,684291 691 1,670 0,936 1,232 0,04367 1,19132 0,478898 15 0,279413 608 2,310 0,876 1,770 0,04637 1,689312 0,391138 0,942019 992 1,578 0,941 1,221 10 0,05267 2,894015 0,514055 0,527138 515 1,306 0,957 0,969 11 0,05507 9,734776 0,359207 0,372046 945 1,653 0,935 1,289 12 0,06219 8,020238 0,434215 0,504221 494 1,489 0,949 1,107 13 0,07301 0,495835 0,481331 17 0,346682 123 2,550 0,845 1,964 14 0,07379 8,448392 0,408404 19 0,6901 457 1,850 0,926 1,417 15 0,08957 5,356671 0,415522 12 0,927443 548 1,626 0,941 1,202 16 0,08985 7,108639 0,642785 0,770689 341 1,274 0,961 0,969 17 0,09296 10 3,908791 12 0,555318 771 1,714 0,935 1,260  0,47604     STT  d     k RMSE R2 MAE 18 0,09413 8,665703 0,42661 18 0,927696 316 1,760 0,928 1,304 19 0,09421 4,106767 0,592842 18 0,880856 332 1,711 0,934 1,255 20 0,09614 4,043224 0,345089 0,510969 671 1,602 0,938 1,223 21 0,09789 6,792434 0,468765 0,416827 212 1,663 0,938 1,213 22 0,10083 1,127921 0,401008 0,730777 975 1,335 0,958 0,985 23 0,10093 5,13643 0,479345 0,329448 919 1,617 0,939 1,217 24 0,10308 5,241571 0,44428 0,807203 401 1,519 0,946 1,171 25 0,10862 0,133932 0,41559 16 0,430168 930 1,992 0,915 1,486 26 0,11321 9,317053 0,515368 18 0,479636 776 1,959 0,915 1,452 27 0,11425 4,145381 0,631584 11 0,830493 487 1,411 0,954 1,016 28 0,11918 1,805714 0,514004 10 0,717582 333 1,475 0,950 1,077 29 0,12253 3,112806 0,308815 18 0,820455 564 1,811 0,927 1,368 30 0,13743 3,730853 0,660732 0,352115 925 1,638 0,940 1,234 31 0,13956 10 4,99465 0,597349 0,338516 670 1,380 0,954 1,036 32 0,14109 6,473774 0,541832 0,699115 564 1,295 0,959 0,945 33 0,14674 8,577604 0,344479 20 0,731692 95 2,017 0,911 1,544 34 0,15009 9,168405 0,455002 15 0,361226 880 2,006 0,909 1,473 35 0,15903 6,379286 0,602149 11 0,453656 140 1,683 0,937 1,233     STT  d 36 0,15966 37 0,16549 38    k RMSE R2 MAE 9,677635 0,670608 15 0,370595 148 2,073 0,903 1,542 10 3,113302 0,613765 0,310271 468 1,449 0,952 1,115 0,1767 6,382655 0,688983 13 0,951371 72 1,476 0,949 1,042 39 0,18315 9,793164 0,375315 0,751894 819 1,463 0,947 1,088 40 0,19653 4,711458 0,325362 19 0,450556 74 2,360 0,871 1,795 41 0,2167 2,172605 0,36806 13 0,37758 121 2,007 0,909 1,495 42 0,23032 3,867646 0,643158 0,440082 801 1,238 0,963 0,935 43 0,23253 8,060214 0,342959 15 0,658014 325 1,878 0,919 1,411 44 0,23332 1,153568 0,464173 0,90136 341 1,372 0,957 1,028 45 0,24798 9,190692 0,355143 13 0,948269 119 1,792 0,926 1,344 46 0,24849 9,445172 0,548116 0,767967 136 1,390 0,952 1,060 47 0,25507 4,126513 0,369425 0,94364 337 2,016 0,897 1,541 48 0,26061 1,529384 0,542253 17 0,630322 704 2,088 0,908 1,596 49 0,26278 8,077447 0,504851 0,365564 530 1,371 0,954 1,021 50 0,26761 7,129811 0,560608 13 0,652771 55 1,744 0,930 1,282 51 0,27909 6,117748 0,507353 18 0,851714 963 1,855 0,923 1,359 52 0,27922 4,075257 0,467938 18 0,491152 268 2,061 0,907 1,575 53 0,27967 8,69301 0,384279 163 1,380 0,953 1,050  0,693315     STT  d 54 0,29906 55 0,30877 56    k RMSE R2 MAE 1,811379 0,459957 0,77197 949 1,715 0,929 1,295 9,87684 0,625486 0,253892 187 1,502 0,947 1,188 0,30893 1,227992 0,4923 0,29627 376 1,909 0,910 1,488 57 0,31792 3,154622 0,454334 16 0,435654 700 2,208 0,896 1,702 58 0,32051 6,577258 0,398697 0,417201 56 1,725 0,931 1,383 59 0,32164 5,753542 13 0,466177 733 1,989 0,914 1,507 60 0,33113 7,190756 0,685163 16 0,820982 890 1,741 0,931 1,291 61 0,33953 8,065269 0,306537 13 0,68403 222 1,804 0,928 1,375 62 0,34112 0,17961 0,330735 0,45353 670 1,951 0,901 1,539 63 0,34329 7,750174 0,678283 0,641922 747 1,352 0,952 1,006 64 0,34998 2,678104 0,447546 20 0,317244 876 2,557 0,846 2,027 65 0,37254 4,670882 0,516813 17 0,34798 200 2,294 0,879 1,806 66 0,39251 8,785943 0,682089 0,301179 506 1,799 0,927 1,362 67 0,39682 3,435183 0,561106 16 0,662485 306 2,054 0,911 1,565 68 0,40028 9,081655 0,415467 15 0,27883 763 2,465 0,866 1,900 69 0,40576 0,670139 0,514825 13 0,833856 889 1,796 0,927 1,331 70 0,40699 6,564954 0,39363 11 0,905188 147 1,751 0,924 1,328 71 0,41149 7,102489 0,607424 0,63208 427 1,513 0,945 1,152  0,5822     STT  d 72 0,41408 73 0,41513 74    k RMSE R2 MAE 7,241147 0,578038 10 0,293559 93 2,026 0,911 1,551 9,262117 0,356262 10 0,545488 59 1,897 0,917 1,494 0,42907 0,160813 0,412283 0,798249 639 1,689 0,922 1,300 75 0,43026 2,623381 0,561308 0,693158 313 1,674 0,935 1,262 76 0,43365 5,130981 0,462173 12 0,745309 67 1,708 0,934 1,300 77 0,43896 7,201725 0,554504 17 0,289454 458 2,531 0,856 1,984 78 0,44425 9,607142 0,648686 0,316081 658 1,762 0,932 1,373 79 0,46157 4,781024 0,40932 10 0,753176 870 1,933 0,912 1,487 80 0,47957 3,93916 0,42948 10 0,503363 740 1,809 0,929 1,371 81 0,48372 6,614197 0,45931 14 0,78335 484 1,794 0,925 1,354 82 0,48682 4,044121 0,594286 11 0,74348 207 1,772 0,929 1,343 83 0,4876 4,421485 0,536857 0,337868 835 1,948 0,916 1,500 84 0,49631 3,465895 0,645315 18 0,268457 567 2,544 0,850 2,014 85 0,50004 5,343596 0,368456 0,568626 281 1,637 0,936 1,297 86 0,50344 2,614465 0,338271 0,27568 477 2,582 0,852 2,018 87 0,50652 4,78664 0,487194 0,643048 43 1,738 0,927 1,332 88 0,50787 4,026392 0,692992 0,324752 28 1,855 0,913 1,444 89 0,50839 4,308628 0,557655 17 0,304299 997 2,309 0,884 1,799      STT  d 90 0,52112 91 0,52294 92    k RMSE R2 MAE 5,018136 0,630264 12 0,295456 398 2,226 0,889 1,742 6,047622 0,459811 13 0,651354 965 1,906 0,921 1,458 0,54344 4,996408 0,619969 12 0,608299 931 2,007 0,910 1,510 93 0,55118 7,308935 0,560966 0,8878 97 1,559 0,941 1,219 94 0,55579 4,708542 0,307511 12 0,81271 899 1,889 0,918 1,461 95 0,55889 8,416224 0,388927 0,91651 1,875 0,915 1,474 96 0,57246 8,202442 0,433496 13 0,827577 741 2,017 0,908 1,558 97 0,58679 7,197942 0,668891 18 0,327994 360 2,597 0,854 2,030 98 0,58792 3,261006 0,664543 12 0,89613 996 1,704 0,938 1,275 99 0,5958 9,541355 0,397121 0,259373 646 2,899 0,800 2,325 100 0,59634 3,695866 0,517839 0,912056 654 1,591 0,940 1,209    BẢNG SO SÁNH CÁC KẾT QUẢ DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TỪ CÁC MƠ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ CÁC MƠ HÌNH THỰC NGHIỆM CHO 24 VỤ NỔ THỬ NGHIỆM STT   Thực tế SVR RF ANN Cubist XGBoost HKM-CA PSOXGBoost USBM FFA-ANN (Cục mỏ Xadovski Hoa Kỳ) 15,34 14,541 15,399 14,434 15,083 15,058 15,167 15,057802 14,434 12,516 12,077103 8,14 9,4381 8,4855 8,6284 9,0856 9,1365 8,1141 9,136493 8,6284 14,929 15,811169 16,25 15,526 16,232 16,325 15,89 16,743 15,88981 16,83 10,001 9,352358 15,51 14,938 15,521 15,616 15,529 15,364 15,575 15,363703 15,616 13,433 12,976553 11,77 11,527 11,434 11,657 11,929 10,416 11,929338 11,434 10,105 10,029203 19,41 19,536 19,362 21,451 19,667 18,864 20,143 18,863741 20,451 14,39 13,342154 26,83 24,431 23,861 26,621 25,081 23,432 26,138 24,432083 26,621 16,976 15,012473 19,15 19,271 18,437 19,073 18,578 19,51 18,578224 19,073 20,848 20,014753 10,96 16,83 19,04   STT   Thực tế SVR RF ANN Cubist XGBoost HKM-CA PSOXGBoost USBM FFA-ANN (Cục mỏ Xadovski Hoa Kỳ) 1,42 -0,014 1,6663 1,3138 0,8788 2,1889 1,3256 2,188881 1,3138 5,4099 6,637204 10 10,08 10,629 9,7261 10,395 9,8206 10,047 7,3762 10,046788 10,395 8,4635 8,484466 11 21,75 22,604 23,418 23,216 23,214 23,604 22,138 22,604179 23,216 36,114 34,246406 12 19,62 19,974 19,829 20,252 20,011 19,79 20,531 19,789598 20,252 17,489 16,357117 13 10,76 11,132 11,162 11,419 10,022 9,8495 10,021718 11,162 11,009 11,020799 14 3,75 2,9758 3,4771 2,8375 3,3813 3,4467 3,5562 3,446737 2,8375 3,9368 4,268475 15 15,57 15,18 15,578 16,496 15,751 14,983 15,766 14,982535 16,496 13,621 13,146555 16 19,89 13,958 14,416 15,293 15,819 13,88 18,029 15,880295 16,293 12,949 12,373907 17 7,57 8,4819 7,9695 7,5115 8,0309 8,3933 5,7425 8,393347 7,5115 8,6967 8,942705 18 12,93 12,237 12,139 12,237385 13,678 10,896 10,712724 12,4 10,14 12,889 13,678 12,71   STT   Thực tế SVR RF ANN Cubist XGBoost HKM-CA PSOXGBoost USBM FFA-ANN (Cục mỏ Xadovski Hoa Kỳ) 19 4,58 5,0213 4,5697 5,0744 4,153 4,5086 3,5789 4,50863 5,0744 8,2418 8,963477 20 4,02 2,9723 3,0494 2,6125 3,3406 3,0347 2,1256 3,034733 2,6125 3,8839 4,104839 21 1,88 1,2546 1,8965 2,8704 1,6558 2,87044 1,108 4,7262 5,443471 22 3,85 5,238 3,52 3,0125 3,519957 7,1225 7,4553 8,344251 23 7,41 8,9492 8,4877 8,6476 8,5551 8,8656 6,7652 8,865575 8,6476 7,4347 7,562533 24 9,13 9,384 10,134 8,9876 10,134408 8,8966 7,9603 8,021893 1,108 2,0858 3,0714 9,1225 3,7639 9,0591 8,8966 9,3642     ... tác nổ mìn mỏ lộ thiên ảnh hưởng chấn động nổ mìn Chương Tổng quan nghiên cứu dự báo chấn động nổ mìn mỏ lộ thiên Chương Cơ sở lý thuyết số mơ hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn mỏ lộ. .. GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NGUYỄN HỒNG NGHIÊN CỨU MỘT SỐ MƠ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRONG KHAI THÁC MỎ LỘ THIÊN Ngành: Khai thác mỏ Mã số: 9520603 LUẬN... nổ mìn mỏ lộ thiên Nội dung nghiên cứu Luận án tập trung nghiên cứu số nội dung sau: - Đánh giá tính khả thi mơ hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn mỏ lộ thiên; - Phát triển số mơ hình