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基于SVM的煤矿岩巷爆破参数智能判断及优化
文献摘要：
煤矿岩石巷道爆破参数选用对提高爆破效率、提高经济性具有重要意义.针对煤矿岩石巷道爆破作业参数多、环境变化大、样本少等难题,提出基于支持向量机(SVM)技术的爆破参数预测模型,实现对爆破作业参数的科学、合理、高效计算.从现场调研收集巷道爆破工程实例建立爆破参数数据库,对样本进行数据处理,通过误差分析法确定影响煤矿岩巷爆破效果的关键指标;利用两种超参数优化方式对模型进行优化,得到了能够精确预测炸药单耗的SVM模型,可根据现场已知情况智能判断最佳爆破参数.结果表明:使用SVM选取麻雀搜索优化算法(SSA)计算超参数得到的模型对炸药单耗预测精确度较高.
文献关键词：
SVM;爆破参数;炸药单耗;麻雀搜索优化算法
中图分类号：
作者姓名：
翟中华;魏泽洋;覃逸峰;黄河念;王镜宇;黄承民;张斌弛;张子健;于佳龙
作者机构：
中国矿业大学 (北京)力学与建筑工程学院,北京市海淀区,100083
文献出处：
引用格式：
[1]翟中华;魏泽洋;覃逸峰;黄河念;王镜宇;黄承民;张斌弛;张子健;于佳龙-.基于SVM的煤矿岩巷爆破参数智能判断及优化)[J].中国煤炭,2022(02):61-67
A类：
B类：
煤矿,岩巷,爆破参数,数智,智能判断,岩石巷道,爆破作业,作业参数,参数预测,高效计算,现场调研,爆破工程,工程实例,数数,误差分析,爆破效果,关键指标,超参数优化,优化方式,精确预测,炸药单耗,麻雀搜索优化算法,SSA,预测精确度
AB值：
0.281776
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