基于MPA-SVM的煤矿抛掷爆破爆堆形态预测

摘要：

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个评价指标分别为R2(0.955,0.978,0.946),RMSE(0.063,0.075,0.116),RMAE(0.046,0.056,0.067),证明了MPA-SVM对爆堆形态预测的适用性,且在小样本数据条件下更具有精度优势.

关键词：煤矿抛掷爆破、爆堆形态预测、MPA-SVM、Weibull模型

所属期刊栏目：52

分类号：TD235(矿山设计与建设)

资助基金：湖南省研究生科研创新项目;湖南省研究生科研创新项目;湖南省研究生科研创新项目

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：58-64