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图 ４ ＩＨＰＯ － ＸＤＦ模型流程图

此有必要对预测结果进行可解释性分析 ［３８］ 。
ＳＨＡＰ方法 ［２５］ 基于 ＳＨＡＰ值的概念，通过计算每个特征对于模型输出的贡献，来解释模型的预测
结果。不仅可以对样本特征的重要性进行排序，挖掘影响预测结果的关键特征，并定性分析样本特征
与预测结果的正负相关性，还可以显示出单个样本中各个特征对此样本的预测结果是如何起作用的，
显著提高预测结果的可信度。ＳＨＡＰ值的计算公式如下：
Ｓ！（Ｍ－ Ｓ！ － １）
φ ｉ ∑ ［ｆ（Ｓ ∪｛ｉ｝） －ｆ（Ｓ）］ （４）
＝
ｘ
ｘ
Ｍ！
Ｓ Ｎ（ｉ）
式中：Ｍ为施工通风控制频率预测数据集中所有特征的集合；Ｓ为给定预测特征的子集；ｆ（Ｓ）为不包
ｘ
含第 ｉ个特征的模型结果；ｆ（Ｓ ∪｛ｉ｝）为包含第 ｉ个特征的模型结果。基于 ＳＨＡＰ值，ＳＨＡＰ预测模型
ｘ
的解释可以表示为
ｋ
ｆ（ｘ′） ＝φ ０ ∑ φ ｉ ｉ （５）
＋
ｘ′
ｉ ＝１
为第 ｉ个特征的 ＳＨＡＰ值；ｋ为所有特征的个数；ｘ′为选取第
式中：φ ０ 为不包含特征值的预测结果；φ ｉ
ｉ
ｉ个特征时其值为 １，不被选取时其值为 ０。
４ 工程实例
选取我国 中部 某抽 水蓄能 电站 地下 厂 房
洞室群作为研究对象，进行施 工期 通风 频率
预测研究，该 地 下 厂 房 由 主 副 厂 房，通 风 兼
安全洞等部分组成。实验人员 对该 工程 厂 房
与洞室交接 处、洞 室 拐 角 处、洞 室 与 洞 室 交
接处等地下洞室群施工通风的 ３个 重难点 区
域 ［１］ 进行了为期 ３个月的监测，如图 ５所示。
依据风机控制准则对风 机进 行调 控，共获 取
２８８条实验数据。期间，地下洞室累计爆破开
３
挖方量为 １５．３万ｍ ，其中主副厂房由第Ⅲ层
开挖至第 Ⅵ 层；ＣＯ、粉尘、温度、风速均由
现场安装的传感器实时 监测，开挖 方量由 每 图 ５ 工程模型图
次爆破设计量确定，对应的风机频率数据由现场试验人员按照风机控制标准实时调控风机，进而选取
符合条件的风机频率数据。
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