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爆破器材

1001-8352

2023

52

1

58-64

10.3969/j.issn.1001-8352.2023.01.010

CX20200916:湖南省研究生科研创新项目 QL20210216:湖南省研究生科研创新项目 QL20220211:湖南省研究生科研创新项目

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为提高爆堆形态预测精度,提出了一种海洋捕食者算法(MPA)优化支持向量机(SVM)的方法,结合黑岱沟露天煤矿爆破工程数据,选取其中8个参数作为影响爆堆形态的输入参数,松散系数ξ和Weibull函数的2个控制变量α、β为输...展开更多 为提高爆堆形态预测精度,提出了一种海洋捕食者算法(MPA)优化支持向量机(SVM)的方法,结合黑岱沟露天煤矿爆破工程数据,选取其中8个参数作为影响爆堆形态的输入参数,松散系数ξ和Weibull函数的2个控制变量α、β为输出参数,建立基于MPA-SVM的爆堆形态预测模型,并与同期使用的5个模型进行比较。结果表明:MPA-SVM的预测效果优于其他5个模型,相对误差未超过5%,3个评价指标分...

In order to improve the prediction accuracy of blast muckpile morphology, a support vector machine(SVM) optimization method based on marine predator algorithm(MPA) was proposed. Combined with the blasting engineering data of Heidaigou Open-Pit Mine, eight parameters wer...MORE In order to improve the prediction accuracy of blast muckpile morphology, a support vector machine(SVM) optimization method based on marine predator algorithm(MPA) was proposed. Combined with the blasting engineering data of Heidaigou Open-Pit Mine, eight parameters were ...