論文の概要: Ensemble Learning Model on Artificial Neural Network-Backpropagation (ANN-BP) Architecture for Coal Pillar Stability Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16524v2
• Date: Tue, 23 May 2023 09:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 00:06:14.185740
• Title: Ensemble Learning Model on Artificial Neural Network-Backpropagation (ANN-BP) Architecture for Coal Pillar Stability Classification
• Title（参考訳）: 石炭柱安定度分類のためのニューラルネットワークバックプロパゲーション(ANN-BP)アーキテクチャのアンサンブル学習モデル
• Authors: G. Aileen Mendrofa, Gatot Fatwanto Hertono, Bevina Desjwiandara Handari
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク-バックプロパゲーション(ANN-BP)とディープ・アンサンブル・ラーニング(Deep Ensemble Learning)の柱安定性分類への応用について述べる。 ANN-BPは、その活性化機能によって区別される柱安定性の分類に3つのタイプがある。 各モデルには、柱幅、鉱床高さ、ボルト幅、深さから床まで、比率の5つの入力がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pillars are important structural units used to ensure mining safety in underground hard rock mines. Therefore, precise predictions regarding the stability of underground pillars are required. One common index that is often used to assess pillar stability is the Safety Factor (SF). Unfortunately, such crisp boundaries in pillar stability assessment using SF are unreliable. This paper presents a novel application of Artificial Neural Network-Backpropagation (ANN-BP) and Deep Ensemble Learning for pillar stability classification. There are three types of ANN-BP used for the classification of pillar stability distinguished by their activation functions: ANN-BP ReLU, ANN-BP ELU, and ANN-BP GELU. This research also presents a new labeling alternative for pillar stability by considering its suitability with the SF. Thus, pillar stability is expanded into four categories: failed with a suitable safety factor, intact with a suitable safety factor, failed without a suitable safety factor, and intact without a suitable safety factor. There are five inputs used for each model: pillar width, mining height, bord width, depth to floor, and ratio. The results showed that the ANN-BP model with Ensemble Learning could improve ANN-BP performance with an average accuracy of 86.48% and an F_2-score of 96.35% for the category of failed with a suitable safety factor.
• Abstract（参考訳）: 柱は地下ハードロック鉱山の鉱業安全を確保するために使用される重要な構造単位である。 そのため,地下柱の安定性に関する正確な予測が必要である。 柱の安定性を評価するのによく使われる指標は安全因子(SF)である。 残念なことに、SFを用いた柱安定性評価におけるこのような鮮明な境界は信頼できない。 本稿では,ニューラルネットワーク-バックプロパゲーション(ANN-BP)とDeep Ensemble Learningの柱安定性分類への応用について述べる。 ANN-BP ReLU, ANN-BP ELU, ANN-BP GELUの3種類がある。 本研究は、SFに対する適合性を考慮して、柱安定性のための新しいラベリング代替案を提案する。 これにより、柱の安定性は、適切な安全要因で失敗し、適切な安全要素で失敗し、適切な安全要素で失敗し、適切な安全要素なくして、4つのカテゴリに拡張される。 各モデルに使用される入力は、柱幅、鉱業高さ、ボード幅、深さと床、および比率の5つである。 その結果、アンサンブルラーニングを用いたANN-BPモデルでは、平均精度86.48%、F_2スコア96.35%のANN-BP性能が向上し、適切な安全因子が与えられた。

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