基于GA-SVM的煤矿岩巷爆破效果智能预测

论文摘要

煤矿岩石巷道爆破效果预测对合理优化爆破参数、提高爆破效率具有重要意义。针对煤矿岩石巷道爆破效果影响因素多、难以进行爆破效果准确预测等关键技术难题,提出基于GASVM融合技术的爆破效果预测模型,实现爆破效果科学、合理预测。首先,基于综合分析、专家打分法等确定影响煤矿岩巷爆破效果关键指标;然后,根据不同矿区典型案例建立爆破效果预测样本库,并对样本进行数据处理;最后,将预测模型应用于实际工程,预测结果与爆破实际分类结果吻合。研究成果可为巷道爆破预测提供一种新思路。

论文目录

• 1 GA-SVM融合技术
•   1.1 SVM基本原理
•   1.2 SVM核函数
•   1.3 GA基本原理
•   1.4 GA-SVM融合原理
• 2 基于GA-SVM煤矿岩巷爆破效果预测的实现
•   2.1 影响煤矿岩巷爆破效果关键因素
•   2.2 基于GA-SVM爆破效果预测模型
•     2.2.1 样本数据预处理
•     2.2.2 预测模型建立
•   2.3 爆破效果预测结果
• 3 工程应用
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马鑫民,范皓宇,林天舒,杨立云

关键词: 支持向量机,遗传算法,煤矿巷道,爆破效果,预测

来源: 煤炭工程 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 矿业工程,工业通用技术及设备

单位: 中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北海道大学工学院

基金: 国家重点基础研究发展计划(2016YFC0600903),高等学校学科创新引智计划项目(B14006)

分类号: TD235

页码: 148-153

总页数: 6

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