Resumen

La gran amenaza y destructividad provocada por un estallido de roca hacen que su predicción y prevención sean cruciales en la ingeniería. La evaluación del peligro de estallido de roca en lugares de proyecto es una forma efectiva de prevenir los estallidos de roca, ya que actualmente no se cuenta con predicción en tiempo real. Dado que diferentes factores de control y condiciones de discriminación de los estallidos de roca fueron aceptados por métodos convencionales de determinación de riesgos, la determinación del riesgo de estallido de roca en la misma área puede producir resultados conflictivos. En este estudio, se construyeron modelos de aprendizaje estadístico Naive Bayes basados en diferentes distribuciones de modelos previos que representan la relación altamente complicada y no lineal entre el peligro de estallido de roca y los factores de impacto para evaluar los peligros de estallido de roca. Los resultados sugirieron que el modelo de aprendizaje estadístico Bayesiano basado en una distribución previa Gaussiana tiene el mejor rendimiento entre

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Explosión de roca; Evaluación de riesgos; Predicción; Prevención; Naive Bayes; Modelo de aprendizaje estadístico
• Keywords:Rock burst; Hazard evaluation; Prediction; Prevention; Naive Bayes; Statistical learning model