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 HOÀNG 
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ MÔ 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 HOÀNG 
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ MÔ 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: 
 1. GS.TS. BÙI XUÂN NAM 
 2. TS. TRẦN QUANG HIẾU 
Hà Nội – 2020 
i
LỜI CAM ĐOAN 
 Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu độc lập của tôi. Các số liệu, kết 
quả trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình 
nào của các 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 một số mô 
hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn trong khai thác mỏ lộ thiên” là kết 
quả của quá trình nghiên cứu, cố gắng không ngừng của tác giả trong suốt thời gian 
làm nghiên cứu sinh với sự giúp đỡ tận tình của các thầy, cô giáo Trường Đại học Mỏ 
- Địa chất, các nhà khoa học trong ngành mỏ, bạn bè, đồng nghiệp trong nước, quốc 
tế và sự 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 và tập thể các thầy, cô giáo Bộ môn Khai thác lộ thiên cùng các thầy, cô 
giáo trong Khoa Mỏ, Trường Đại học Mỏ - Địa chất đã quan tâm, tạo điều kiện giúp 
đỡ trong suốt quá trình học tập, công tác và nghiên cứu. 
Đặc biệt, tác giả xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới GS. TS. Bùi 
Xuân Nam và TS. Trần Quang Hiếu là 2 người thầy trực tiếp hướng dẫn khoa học đã 
luôn dành thời gian, công sức để hướng dẫn, giúp đỡ và động viên tác giả trong suốt 
quá trình thực hiện nghiên cứu và hoàn thành luận án đúng hạn. 
Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới PGS. TS. NGƯT. Hồ Sĩ Giao và GS. TS. NGƯT. 
Nhữ Văn Bách đã có nhiều gợi ý bổ ích cho NCS trong quá trình hoàn thành luận án. 
Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn tới Viện Khoa học Công nghệ mỏ, Phòng 
Công nghệ khai thác Lộ thiên - Viện Khoa học Công nghệ mỏ, Trung tâm Bồi dưỡng 
và 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 và các đơn vị cá 
nhân đã tạo điều kiện và cung cấp tài liệu, số liệu trong quá trình NCS nghiên cứu và 
hoàn thành luận án. Cuối cùng, tác giả xin chân thành cảm ơn các nhà khoa học, bạn 
bè, đồng nghiệp trong nước và quốc tế đã giúp đỡ và hỗ trợ NCS trong quá 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 1. ĐẶC ĐIỂM CHUNG CỦA CÔNG TÁC NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ 
THIÊN VÀ CÁC ẢNH HƯỞNG CỦA CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN ............................. 7 
1.1. Đặc điểm chung của công tác nổ mìn trên mỏ lộ thiên .................................... 7 
1.2. Khái niệm chung về sóng chấn động nổ mìn và các đặc tính của nó ............. 12 
1.3. Các tác động có hại của chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên .......................... 26 
1.4. Kết luận chương .............................................................................................. 30 
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN 
TRÊN MỎ LỘ THIÊN .............................................................................................. 32 
2.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước .................................................. 32 
2.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu ngoài nước .................................................. 37 
2.3. Tổng kết, đánh giá ưu điểm và các hạn chế của các nghiên cứu đã công bố . 44 
2.4. Kết luận chương .............................................................................................. 47 
CHƯƠNG 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA MỘT SỐ MÔ 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. Mô hình rừng ngẫu nhiên (Random Forest) ................................................... 50 
3.3. Mô hình hồi quy véc tơ hỗ trợ (Support Vector Regression) ......................... 52 
3.4. Mô hình lập thể (Cubist) ................................................................................. 54 
3.5. Mô hình độ dốc tăng cường cấp cao (extreme gradient boosting machine – 
XGBoost) ............................................................................................................... 56 
3.5.1. Mô 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 trên kỹ thuật phân cụm phân tầng và 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 mô hình HKM-CA ...................................................................... 60 
3.7. Đề xuất mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy đàn và XGBoost 
(PSO-XGBoost) ..................................................................................................... 61 
3.7.1. Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization algorithm)
 ............................................................................................................................ 61 
3.7.2. Đề xuất mô hình PSO-XGBoost .............................................................. 63 
3.8. Đề xuất mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa đom đóm và ANN (FFA-ANN)
 ............................................................................................................................... 65 
3.8.1. Thuật toán tối ưu hóa đom đóm (Firefly Algorithm) ............................... 65 
3.8.2. Đề xuất mô hình FFA-ANN ..................................................................... 66 
3.9. Kết luận chương .............................................................................................. 67 
CHƯƠNG 4. NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN 
TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN CHO MỎ LỘ THIÊN VIỆT NAM ......... 69 
4.1. Tổng quan về khu vực nghiên cứu .................................................................. 69 
4.2. Thu thập và phân tích dữ liệu ......................................................................... 72 
4.2.1. Thu thập dữ liệu ....................................................................................... 72 
4.2.2. Phân tích dữ liệu ....................................................................................... 74 
4.3. Các phương pháp đánh giá hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo .......... 79 
4.4. Phát triển các mô hình dự báo chấn động nổ mìn ........................................... 81 
4.4.1. Xử lý dữ liệu ............................................................................................. 81 
4.4.2. Xử lý dữ liệu ............................................................................................. 84 
4.4.3. Mô hình RF .............................................................................................. 88 
4.4.4. Mô hình SVR ............................................................................................ 90 
v 
4.4.5. Mô hình lập thể (Cubist) .......................................................................... 91 
4.4.6. Mô hình XGBoost .................................................................................... 93 
4.4.7. Mô hình HKM-CA ................................................................................... 95 
4.4.8. Mô hình PSO-XGBoost ........................................................................... 98 
4.4.9. Mô hình FFA-ANN ................................................................................ 100 
4.4.10. Mô hình thực nghiệm ........................................................................... 102 
4.5. So sánh, đánh giá hiệu suất của các mô hình dự báo chấn động nổ mìn đã 
phát triển .............................................................................................................. 103 
4.6. Phân tích mức độ ảnh hưởng của các biến đầu vào ...................................... 115 
4.7. Kết luận chương ............................................................................................ 116 
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ................................................................................. 118 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG 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 nguyên và Môi trường 
CA Cubist algorithm - Thuật toán lập thể 
Dim Dimention - Chiều (của dữ liệu) 
FCM Fuzzy C-means clustering - Phân cụm mờ C trung bình 
FFA Firefly algorithm - Thuật toán “tối ưu hóa đom đóm” 
FFA-ANN Mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa đom đóm và mạng nơ-ron nhân tạo 
GBM Gradient boosting machine - Mô hình “máy tăng cường độ dốc” 
GEP Gene expression programming - Lập trình biểu hiện gen 
GMDH Group method of data handling - Phương pháp xử lý dữ liệu nhóm 
HKM Hierarchical K-means clustering - Kỹ thuật phân cụm K trung bình theo thứ bậc 
HKM-CA Mô hình lai dựa trên kỹ thuật phân cụm phân tầng và 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-
XGBoost 
Mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy đàn và mô hình độ 
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 đoàn Công nghiệp Than - Khoáng 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 giữa các giá trị thực tế và các giá trị dự báo 
VLNCN Vật liệu nổ công nghiệp 
XDCB Xây dựng cơ bản 
XGBoost eXtreme gradient boosting - Mô hình độ dốc tăng cường cấp cao 
LTN Lượng thuốc nổ 
viii 
DANH MỤC BẢNG BIỂU 
Bảng 1.1. Các điều kiện áp dụng của một 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 đối với công trình khi chịu tác động rung 
gián đoạn ................................................................................................................... 27 
Bảng 1.3. Bảng xếp loại các công trình xây dựngtheo khả năng chịu tác động rung 
và chấn động ............................................................................................................. 27 
Bảng 1.4. Tốc độ dao động cho phép Vcp của nền công trình .................................. 28 
Bảng 2.1. Một số phương trình thực nghiệm dự báo chấn động nổ mìn .................. 39 
Bảng 4.1. Tóm tắt cơ sở dữ liệu sử dụng dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi 
Béo ............................................................................................................................ 74 
Bảng 4.2. Hiệu suất của các mô hình ANN dự báo chấn động nổ mìn trong quá 
trình huấn luyện ......................................................................................................... 87 
Bảng 4.3. Hiệu suất của các mô hình SVR dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than 
Núi Béo (trong quá trình huấn luyện) ....................................................................... 91 
Bảng 4.4. Hiệu suất của các mô hình XGBoost dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ 
than Núi Béo (trong quá trình huấn luyện) ............................................................... 94 
Bảng 4.5. Hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo và mô hình thực nghiệm trên 
bộ dữ liệu thử nghiệm ............................................................................................. 105 
ix
DANH MỤC CÁC HÌNH 
Hình 1.1. Một số mỏ lộ thiên lớn trên thế giới và Việt Nam sử dụng công nghệ 
khoan-nổ mìn ............................................................ Error! Bookmark not defined. 
Hình 1.2. Công tác khoan lỗ khoan nạp mìn trên mỏ lộ thiên Error! Bookmark not 
defined. 
Hình 1.3. Thuốc nổ và phương tiện nổ sử dụng trên mỏ lộ thiên . Error! Bookmark 
not defined. 
Hình 1.4. Cấu trúc LTN trong lỗ khoan ................... Error! Bookmark not defined. 
Hình 1.5. Một số sơ đồ nổ mìn vi sai sử dụng trên mỏ lộ thiên .... Error! Bookmark 
not defined. 
Hình 1.6. Một số thiệt hại về công trình do chấn động nổ mìn gây ra ..................... 29 
Hình 1.7. Trượt lở tầng và bờ mỏ do chấn động nổ mìn ........ ... MSE của quá trính tìm kiếm sau n vòng lặp 
31 So sánh và xác định giá trị RMSE nhỏ nhất, tương ứng với mô hình XGBoost tối ưu nhất. 
32 End. 
Mã giả thuật toán “tối ưu hóa đom đóm” (FFA) 
Thuật toán: Tối ưu hóa đom đóm (Firefly algorithm) 
1 Begin 
2 Thiết lập các tham số ban đầu của thuật toán (n, , 0 , ). 
3 Khởi tạo số lượng cá thể đom đóm trong quần thể đom đóm ban đầu. 
4 Xác định hàm mục tiêu (RMSE) 
5 Xác định cường độ sáng  tại vị trí x của mỗi cá thể theo phương trình 
y = f(xi). 
6 While (t < số lần lặp tối đa) 
7 For i=1 đến m (với m là số lần lặp tối đa) 
8 For j=1 đến m 
9 If j i  
10 Di chuyển đom đóm i hướng về j trong K chiều của dữ liệu 
11 End if 
12 Đánh giá các giải pháp mới và cập nhật cường độ ánh sáng 
13 End for j 
14 end for i 
15 Xếp hạng các cá thể đom đóm và tìm vị trí tốt nhất hiện tại 
16 End while 
17 Hiển thị các kết quả tìm kiếm và mô phỏng 
18 End 
Mã giả thuật toán FFA-ANN 
Thuật toán: FFA-ANN 
1 Begin 
2 Khởi tạo mô hình ANN ban đầu với các trọng số và độ lệch 
3 Thiết lập các tham số ban đầu của thuật toán (n,  , 0 , ) 
4 While (t < số lần lặp tối đa) 
5 For mỗi giá trị của trọng số (của mô hình ANN) 
6 For mỗi giá trị của độ lệch (của mô hình ANN) 
7 Khởi tạo số lượng cá thể đom đóm trong quần thể đom 
đóm ban đầu 
8 For i =1 đến m 
9 Xác định cường độ sáng  tại vị trí xi của mỗi cá thể theo 
phương trình y = f(xi). 
10 Tính toán thể lực của đom đóm tại vị trí xi (RMSE) 
11 If RMSE thỏa mãn hàm mục tiêu 
12 End if 
13 Else i = i +1 
14 While thực hiện tối đa số lần lặp hoặc thỏa mãn 
điều kiện hàm mục tiêu trước khi kết thúc số lần lặp tối đa. 
15 End for i 
16 End for độ lệch (của mô hình ANN) 
17 End for trọng số (của mô hình ANN) 
18 End while 
19 Hiển thị các giá trị RMSE với các trọng số và độ lệch khác nhau 
20 End 
Bảng 4.3. Hiệu suất của các mô hình SVR dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than 
Núi Béo (trong quá trình huấn luyện) 
STT  C RMSE R2 MAE 
1 0,011 383,617 1,303 0,958 0,970 
2 0,011 2,831 1,151 0,966 0,859 
3 0,012 0,045 5,029 0,898 4,309 
4 0,012 0,040 5,128 0,897 4,399 
5 0,013 0,243 2,138 0,930 1,752 
6 0,013 208,810 1,293 0,959 0,962 
7 0,014 3,901 1,132 0,967 0,826 
8 0,014 13,728 1,167 0,966 0,840 
9 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 của các mô hình XGBoost dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo (trong quá trình huấn luyện) 
STT  d     k RMSE R2 MAE 
1 0,00115 1 6,521205 0,631476 14 0,60494 582 7,221 0,867 6,066 
2 0,01469 10 9,241709 0,682224 10 0,341932 674 1,692 0,936 1,193 
3 0,01514 10 4,233676 0,371217 19 0,611306 610 2,092 0,901 1,561 
4 0,0224 3 4,287551 0,691886 2 0,426682 856 1,178 0,966 0,851 
5 0,02274 6 7,585895 0,309243 8 0,278948 668 1,866 0,920 1,379 
6 0,02558 9 9,345028 0,480739 1 0,846019 721 1,541 0,945 1,188 
7 0,03836 9 8,895409 0,553843 15 0,684291 691 1,670 0,936 1,232 
8 0,04367 3 1,19132 0,478898 15 0,279413 608 2,310 0,876 1,770 
9 0,04637 9 1,689312 0,391138 0 0,942019 992 1,578 0,941 1,221 
10 0,05267 6 2,894015 0,514055 0 0,527138 515 1,306 0,957 0,969 
11 0,05507 7 9,734776 0,359207 3 0,372046 945 1,653 0,935 1,289 
12 0,06219 3 8,020238 0,434215 8 0,504221 494 1,489 0,949 1,107 
13 0,07301 8 0,495835 0,481331 17 0,346682 123 2,550 0,845 1,964 
14 0,07379 9 8,448392 0,408404 19 0,6901 457 1,850 0,926 1,417 
15 0,08957 5 5,356671 0,415522 12 0,927443 548 1,626 0,941 1,202 
16 0,08985 8 7,108639 0,642785 7 0,770689 341 1,274 0,961 0,969 
17 0,09296 10 3,908791 0,47604 12 0,555318 771 1,714 0,935 1,260 
STT  d     k RMSE R2 MAE 
18 0,09413 8 8,665703 0,42661 18 0,927696 316 1,760 0,928 1,304 
19 0,09421 3 4,106767 0,592842 18 0,880856 332 1,711 0,934 1,255 
20 0,09614 7 4,043224 0,345089 6 0,510969 671 1,602 0,938 1,223 
21 0,09789 3 6,792434 0,468765 9 0,416827 212 1,663 0,938 1,213 
22 0,10083 2 1,127921 0,401008 5 0,730777 975 1,335 0,958 0,985 
23 0,10093 5 5,13643 0,479345 8 0,329448 919 1,617 0,939 1,217 
24 0,10308 9 5,241571 0,44428 3 0,807203 401 1,519 0,946 1,171 
25 0,10862 9 0,133932 0,41559 16 0,430168 930 1,992 0,915 1,486 
26 0,11321 5 9,317053 0,515368 18 0,479636 776 1,959 0,915 1,452 
27 0,11425 4 4,145381 0,631584 11 0,830493 487 1,411 0,954 1,016 
28 0,11918 4 1,805714 0,514004 10 0,717582 333 1,475 0,950 1,077 
29 0,12253 1 3,112806 0,308815 18 0,820455 564 1,811 0,927 1,368 
30 0,13743 2 3,730853 0,660732 8 0,352115 925 1,638 0,940 1,234 
31 0,13956 10 4,99465 0,597349 4 0,338516 670 1,380 0,954 1,036 
32 0,14109 7 6,473774 0,541832 4 0,699115 564 1,295 0,959 0,945 
33 0,14674 3 8,577604 0,344479 20 0,731692 95 2,017 0,911 1,544 
34 0,15009 6 9,168405 0,455002 15 0,361226 880 2,006 0,909 1,473 
35 0,15903 5 6,379286 0,602149 11 0,453656 140 1,683 0,937 1,233 
STT  d     k RMSE R2 MAE 
36 0,15966 1 9,677635 0,670608 15 0,370595 148 2,073 0,903 1,542 
37 0,16549 10 3,113302 0,613765 5 0,310271 468 1,449 0,952 1,115 
38 0,1767 5 6,382655 0,688983 13 0,951371 72 1,476 0,949 1,042 
39 0,18315 3 9,793164 0,375315 7 0,751894 819 1,463 0,947 1,088 
40 0,19653 9 4,711458 0,325362 19 0,450556 74 2,360 0,871 1,795 
41 0,2167 3 2,172605 0,36806 13 0,37758 121 2,007 0,909 1,495 
42 0,23032 9 3,867646 0,643158 4 0,440082 801 1,238 0,963 0,935 
43 0,23253 8 8,060214 0,342959 15 0,658014 325 1,878 0,919 1,411 
44 0,23332 1 1,153568 0,464173 9 0,90136 341 1,372 0,957 1,028 
45 0,24798 5 9,190692 0,355143 13 0,948269 119 1,792 0,926 1,344 
46 0,24849 2 9,445172 0,548116 3 0,767967 136 1,390 0,952 1,060 
47 0,25507 8 4,126513 0,369425 1 0,94364 337 2,016 0,897 1,541 
48 0,26061 9 1,529384 0,542253 17 0,630322 704 2,088 0,908 1,596 
49 0,26278 1 8,077447 0,504851 2 0,365564 530 1,371 0,954 1,021 
50 0,26761 1 7,129811 0,560608 13 0,652771 55 1,744 0,930 1,282 
51 0,27909 7 6,117748 0,507353 18 0,851714 963 1,855 0,923 1,359 
52 0,27922 7 4,075257 0,467938 18 0,491152 268 2,061 0,907 1,575 
53 0,27967 6 8,69301 0,693315 4 0,384279 163 1,380 0,953 1,050 
STT  d     k RMSE R2 MAE 
54 0,29906 7 1,811379 0,459957 2 0,77197 949 1,715 0,929 1,295 
55 0,30877 6 9,87684 0,625486 5 0,253892 187 1,502 0,947 1,188 
56 0,30893 7 1,227992 0,4923 2 0,29627 376 1,909 0,910 1,488 
57 0,31792 8 3,154622 0,454334 16 0,435654 700 2,208 0,896 1,702 
58 0,32051 5 6,577258 0,398697 0 0,417201 56 1,725 0,931 1,383 
59 0,32164 6 5,753542 0,5822 13 0,466177 733 1,989 0,914 1,507 
60 0,33113 5 7,190756 0,685163 16 0,820982 890 1,741 0,931 1,291 
61 0,33953 2 8,065269 0,306537 13 0,68403 222 1,804 0,928 1,375 
62 0,34112 5 0,17961 0,330735 3 0,45353 670 1,951 0,901 1,539 
63 0,34329 6 7,750174 0,678283 2 0,641922 747 1,352 0,952 1,006 
64 0,34998 8 2,678104 0,447546 20 0,317244 876 2,557 0,846 2,027 
65 0,37254 2 4,670882 0,516813 17 0,34798 200 2,294 0,879 1,806 
66 0,39251 7 8,785943 0,682089 7 0,301179 506 1,799 0,927 1,362 
67 0,39682 3 3,435183 0,561106 16 0,662485 306 2,054 0,911 1,565 
68 0,40028 5 9,081655 0,415467 15 0,27883 763 2,465 0,866 1,900 
69 0,40576 7 0,670139 0,514825 13 0,833856 889 1,796 0,927 1,331 
70 0,40699 9 6,564954 0,39363 11 0,905188 147 1,751 0,924 1,328 
71 0,41149 6 7,102489 0,607424 8 0,63208 427 1,513 0,945 1,152 
STT  d     k RMSE R2 MAE 
72 0,41408 4 7,241147 0,578038 10 0,293559 93 2,026 0,911 1,551 
73 0,41513 1 9,262117 0,356262 10 0,545488 59 1,897 0,917 1,494 
74 0,42907 8 0,160813 0,412283 5 0,798249 639 1,689 0,922 1,300 
75 0,43026 6 2,623381 0,561308 9 0,693158 313 1,674 0,935 1,262 
76 0,43365 1 5,130981 0,462173 12 0,745309 67 1,708 0,934 1,300 
77 0,43896 4 7,201725 0,554504 17 0,289454 458 2,531 0,856 1,984 
78 0,44425 9 9,607142 0,648686 1 0,316081 658 1,762 0,932 1,373 
79 0,46157 9 4,781024 0,40932 10 0,753176 870 1,933 0,912 1,487 
80 0,47957 9 3,93916 0,42948 10 0,503363 740 1,809 0,929 1,371 
81 0,48372 2 6,614197 0,45931 14 0,78335 484 1,794 0,925 1,354 
82 0,48682 9 4,044121 0,594286 11 0,74348 207 1,772 0,929 1,343 
83 0,4876 1 4,421485 0,536857 8 0,337868 835 1,948 0,916 1,500 
84 0,49631 2 3,465895 0,645315 18 0,268457 567 2,544 0,850 2,014 
85 0,50004 1 5,343596 0,368456 1 0,568626 281 1,637 0,936 1,297 
86 0,50344 5 2,614465 0,338271 4 0,27568 477 2,582 0,852 2,018 
87 0,50652 1 4,78664 0,487194 0 0,643048 43 1,738 0,927 1,332 
88 0,50787 4 4,026392 0,692992 2 0,324752 28 1,855 0,913 1,444 
89 0,50839 5 4,308628 0,557655 17 0,304299 997 2,309 0,884 1,799 
STT  d     k RMSE R2 MAE 
90 0,52112 4 5,018136 0,630264 12 0,295456 398 2,226 0,889 1,742 
91 0,52294 6 6,047622 0,459811 13 0,651354 965 1,906 0,921 1,458 
92 0,54344 2 4,996408 0,619969 12 0,608299 931 2,007 0,910 1,510 
93 0,55118 4 7,308935 0,560966 5 0,8878 97 1,559 0,941 1,219 
94 0,55579 4 4,708542 0,307511 12 0,81271 899 1,889 0,918 1,461 
95 0,55889 8 8,416224 0,388927 7 0,91651 8 1,875 0,915 1,474 
96 0,57246 9 8,202442 0,433496 13 0,827577 741 2,017 0,908 1,558 
97 0,58679 4 7,197942 0,668891 18 0,327994 360 2,597 0,854 2,030 
98 0,58792 8 3,261006 0,664543 12 0,89613 996 1,704 0,938 1,275 
99 0,5958 5 9,541355 0,397121 3 0,259373 646 2,899 0,800 2,325 
100 0,59634 9 3,695866 0,517839 8 0,912056 654 1,591 0,940 1,209 
BẢNG SO SÁNH CÁC KẾT QUẢ DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TỪ CÁC MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ 
CÁC MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM CHO 24 VỤ NỔ THỬ NGHIỆM 
STT Thực tế SVR RF ANN Cubist XGBoost HKM-CA 
PSO-
XGBoost FFA-ANN 
USBM 
(Cục mỏ 
Hoa Kỳ) 
Xadovski 
1 15,34 14,541 15,399 14,434 15,083 15,058 15,167 15,057802 14,434 12,516 12,077103 
2 8,14 9,4381 8,4855 8,6284 9,0856 9,1365 8,1141 9,136493 8,6284 14,929 15,811169 
3 16,25 15,526 16,232 16,83 16,325 15,89 16,743 15,88981 16,83 10,001 9,352358 
4 15,51 14,938 15,521 15,616 15,529 15,364 15,575 15,363703 15,616 13,433 12,976553 
5 11,77 11,527 10,96 11,434 11,657 11,929 10,416 11,929338 11,434 10,105 10,029203 
6 19,41 19,536 19,362 21,451 19,667 18,864 20,143 18,863741 20,451 14,39 13,342154 
7 26,83 24,431 23,861 26,621 25,081 23,432 26,138 24,432083 26,621 16,976 15,012473 
8 19,15 19,271 18,437 19,073 19,04 18,578 19,51 18,578224 19,073 20,848 20,014753 
STT Thực tế SVR RF ANN Cubist XGBoost HKM-CA 
PSO-
XGBoost FFA-ANN 
USBM 
(Cục mỏ 
Hoa Kỳ) 
Xadovski 
9 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 10,14 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 12,4 12,889 13,678 12,71 12,237 12,139 12,237385 13,678 10,896 10,712724 
STT Thực tế SVR RF ANN Cubist XGBoost HKM-CA 
PSO-
XGBoost FFA-ANN 
USBM 
(Cục mỏ 
Hoa Kỳ) 
Xadovski 
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 1,108 2,0858 2,8704 1,6558 2,87044 1,108 4,7262 5,443471 
22 3,85 5,238 3,0714 9,1225 3,7639 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 9,0591 8,8966 9,3642 10,134 8,9876 10,134408 8,8966 7,9603 8,021893