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基于残差型G-LSSVM的岩石冒落高度及碴石厚度预测
被引量：
3
1
作者
陈尚波
张耀平
+1 位作者
夏弋江
田留峰
《金属矿山》
CAS
北大核心
2013年第8期8-10,15,共4页
受限于空区形成条件及其变化的复杂性、随机性,传统用于空区顶板围岩冒落高度及碴石厚度预测的方法往往预测精度偏低。为此,在结合各种单一人工智能预测方法优势的基础上,提出了一种新的预测模型——残差型灰色最小二乘支持向量机预测模...
受限于空区形成条件及其变化的复杂性、随机性,传统用于空区顶板围岩冒落高度及碴石厚度预测的方法往往预测精度偏低。为此,在结合各种单一人工智能预测方法优势的基础上,提出了一种新的预测模型——残差型灰色最小二乘支持向量机预测模型(G-LSSVM),将该模型应用到某铁矿的覆盖层冒落高度及碴石厚度预测中,预测的结果与实际钻孔摄影监测相比,结果极为接近。研究表明:残差型G-LSSVM用于覆盖层冒落高度及碴石厚度预测是有效可行的。
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关键词
残差型
最小二乘支持向量机
覆盖层冒落高度
碴石厚度
预测
钻孔摄影
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职称材料
题名
基于残差型G-LSSVM的岩石冒落高度及碴石厚度预测
被引量：
3
1
作者
陈尚波
张耀平
夏弋江
田留峰
机构
江西理工大学资源与环境工程学院
江西理工大学应用科学学院
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2013年第8期8-10,15,共4页
文摘
受限于空区形成条件及其变化的复杂性、随机性,传统用于空区顶板围岩冒落高度及碴石厚度预测的方法往往预测精度偏低。为此,在结合各种单一人工智能预测方法优势的基础上,提出了一种新的预测模型——残差型灰色最小二乘支持向量机预测模型(G-LSSVM),将该模型应用到某铁矿的覆盖层冒落高度及碴石厚度预测中,预测的结果与实际钻孔摄影监测相比,结果极为接近。研究表明:残差型G-LSSVM用于覆盖层冒落高度及碴石厚度预测是有效可行的。
关键词
残差型
最小二乘支持向量机
覆盖层冒落高度
碴石厚度
预测
钻孔摄影
Keywords
Residual type
Least squares support vector machine
Covering caving height
Ballast stone thickness
Prediction
Drilling photography
分类号
TD166 [矿业工程—矿山地质测量]
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作者
出处
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被引量
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1
基于残差型G-LSSVM的岩石冒落高度及碴石厚度预测
陈尚波
张耀平
夏弋江
田留峰
《金属矿山》
CAS
北大核心
2013
3
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