基于WOA-XGBoost模型的胶结充填体强度预测

摘要：

单轴抗压强度作为胶结充填体重要的力学性能指标,通常使用传统的力学试验来确定.使用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)对极限梯度提升模型(XGBoost)进行优化,建立了WOA-XGBoost混合模型.以某铅锌矿充填料浆配比试验得到的 80 组数据作为数据库,选取固体质量分数、水泥占比、尾砂占比及养护天数作为输入参数,充填体试块抗压强度作为输出参数.为了与WOA-XGBoost模型进行比较,还构建了XGBoost、RF和WOA-RF模型.结果表明:WOA-XGBoost模型的决定系数为 0.965 0,均方根误差为0.207 4,平均绝对误差为 0.170 3;XGBoost模型的决定系数、均方根误差、平均绝对误差分别为0.897 1、0.408 4 和 0.246 7.可见,鲸鱼优化算法能够显著提高XGBoost模型的预测能力.相比XGBoost、RF和WOA-RF模型,WOA-XGBoost混合模型具有更高的预测精度.研究结果对于胶结充填材料的设计和配比优化具有重要意义.

关键词：胶结充填材料、单轴抗压强度、预测、极限梯度提升模型、鲸鱼优化算法

所属期刊栏目：37

分类号：O346;TD853(固体力学)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：113-123