基于KPCA-WOA-ELM的爆破飞石距离预测

摘要：

为提高爆破飞石距离预测的精度和效率,构建了一种基于核主成分分析法(KPCA)和鲸鱼算法(WOA)优化的极限学习机(ELM)爆破飞石距离预测模型.以国内某露天煤矿爆破工程为例,选取影响爆破飞石距离的7个因素.通过KPCA对影响因素间非相关性关系进行降维,提取出包含原始信息95.76％的4个主成分作为模型输入.然后,采用WOA对ELM进制参数寻优,避免了局部最优解问题.结果表明,KPCA-WOA-ELM模型的平均相对误差、均方根误差RMSE、决定系数R2和平均绝对误差RMAE分别为4.271％、6.681、0.985和6.413,均优于对比模型.说明该模型可实现对爆破飞石距离的准确预测,为确定爆破作业中的爆破安全区提供依据.

关键词：爆破、飞石距离、KPCA-WOA-ELM、预测、露天煤矿

所属期刊栏目：51

分类号：TD235.41;TD824.2(矿山设计与建设)

资助基金：广东省科技创新战略专项资金立项项目pdjh2021b0595

在线出版日期：2022-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：47-51