借助支持向量機模型并考慮影響爆堆前沖距離和后沖距離的影響因素,提出了爆堆前沖和后沖的支持向量機(SVM)預測模型。結合工程實例和爆破作業(yè)方式,本次實驗選擇第1排炮孔的孔深、孔距、抵抗線距離、坡角、超鉆長度、藥量、炮孔堵塞長度,以及第2～8排炮孔的孔深、孔距、排距、超鉆長度、藥量、炮孔堵塞長度作為影響因素,以爆堆的前沖距離和后沖距離作為因變量,并分別采用網格搜索的方式(GSM)和遺傳算法(GA)對基于支持向量機預測模型的超參數(shù)進行優(yōu)化調節(jié),利用從現(xiàn)場收集來的40組爆破實例構建和評價預測模型。最終的預測結果表明,從現(xiàn)場收集來的相關參數(shù)與爆堆位移之間構成一定的映射關系,結合啟發(fā)式算法的爆堆位移支持向量機預測模型能夠得到較好的預測精度。

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【文章目錄】：
1 計算原理簡述
    1.1 基于GA的SVM參數(shù)優(yōu)化
    1.2 基于網格搜索的SVM參數(shù)優(yōu)化
2 模型建立與分析
    2.1 確定爆堆前沖和后沖距離輸入/輸出參量
    2.2 爆堆前沖距離預測的GA-SVM預測模型
    2.3 爆堆后沖距離預測的GSM-SVM預測模型
    2.4 結果分析
3 結論



本文編號：3921920