融合纵向联邦学习和LSTM网络剪枝的数据安全岩爆预测方法

岩爆作为一种主要的地下工程灾害，其预测对于保障施工安全至关重要。针对岩爆数据的敏感性和隐私保护需求，本文提出了一种融合纵向联邦学习和LSTM网络剪枝的数据安全岩爆预测模型(VFL-LSTM)，该模型基于长短期记忆递归神经网络(LSTM)的岩爆预测模型进行了创新性优化。VFL-LSTM模型可以分离数据使用和模型训练过程，确保了岩爆数据的安全性。此外，为了降低因模型参数众多导致的通信开销，本文引入了网络剪枝技术，有效减少了模型参数数量，从而减轻了联邦学习中的通信负担。同时所提模型采用了Paillier同态加密技术，以解决通信过程中的安全性问题，确保数据在传输过程中的安全。通过与传统的CNN、RNN等模型进行对比实验，本文所提出的VFL-LSTM模型在保证数据隐私、通信安全的同时，显著提高了岩爆预测的准确率和预测效率。最后，本文还探讨了VFL-LSTM模型在多样化矿场监测数据上的泛化能力，验证了其在实际工程中的有效性和应用潜力，为人工智能技术在岩爆预测领域的应用提供了新的视角。