Page 110 - 2025年第56卷第8期

（２）地下厂房洞室群施工通风频率 ＩＨＰＯ － ＸＤＦ鲁棒预测模型。采用混沌初始化种群策略与水波动
态自适应因子策略对 ＨＰＯ算法进行改进，建立 ＩＨＰＯ算法，将其用于 ＤＦ模型超参数寻优，使用 ＸＧ
Ｂｏｏｓｔ 代替 ＤＦ模型原有的随机森林基学习器，采用不同列采样率去生成 ４种 ＸＧＢｏｏｓｔ模型，保证基学
习器模型的多样性。并将 ＳＨＡＰ理论与 ＩＨＰＯ － ＸＤＦ预测模型相结合，对输入特征的重要性进行排序，
在分析全局重要性分析特征的同时，探索输入特征对预测结果的正负相关性影响，并解释单个预测样
本对预测结果的影响，提高预测模型的可信度。

图 １ 研究框架

（３）工程应用。将本文模型应用于中国中部某抽水蓄能电站地下厂房洞室群施工通风现场，分析
对比验证模型的优越性、有效性。

３ 地下厂房洞室群施工通风控制频率 ＩＨＰＯ － ＸＤＦ预测模型

３．１ 风机控制准则 实时需风量是施工通风过程中的重要状态量，水电站地下厂房智能通风系统中风
机设备提供的风量也由实时需风量决定。然而，在水电站地下厂房系统实际开挖过程中，实时需风量

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