典型文献
基于KPCA-WOA-ELM的爆破飞石距离预测
文献摘要：
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.
文献关键词：
爆破;飞石距离;KPCA-WOA-ELM;预测;露天煤矿
中图分类号：
作者姓名：
陈资;李昌
作者机构：
广东理工学院工业自动化系,广东肇庆,526100
文献出处：
引用格式：
[1]陈资;李昌-.基于KPCA-WOA-ELM的爆破飞石距离预测)[J].爆破器材,2022(02):47-51
A类：
飞石距离
B类：
KPCA,WOA,ELM,爆破飞石,核主成分分析法,鲸鱼算法,极限学习机,露天煤矿,爆破工程,分作,模型输入,参数寻优,局部最优解,平均相对误差,RMSE,决定系数,平均绝对误差,RMAE,对比模型,准确预测,爆破作业,爆破安全,安全区
AB值：
0.249833
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