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基于APSO-SVM模型的岩爆烈度预测方法
1
作者
李军民
张亭
+1 位作者
周义升
罗宏伟
《现代矿业》
CAS
2023年第6期167-170,共4页
为了高效准确地预测岩爆烈度,完善工程中的防治环节,建立了一种支持向量机(SVM)岩爆烈度分级方法。选取60组岩爆案例,通过压缩因子和异步学习因子改进粒子群优化算法(APSO)的寻优能力,优化SVM模型,建立岩爆烈度预测的APSO-SVM模型。将...
为了高效准确地预测岩爆烈度,完善工程中的防治环节,建立了一种支持向量机(SVM)岩爆烈度分级方法。选取60组岩爆案例,通过压缩因子和异步学习因子改进粒子群优化算法(APSO)的寻优能力,优化SVM模型,建立岩爆烈度预测的APSO-SVM模型。将模型应用于加拿大金伯利矿山,预测结果与实际情况一致,得到一种预测精准、实用性强的岩爆烈度预测方法。
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关键词
岩爆烈度
支持向量机
粒子群算法
模型预测
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职称材料
题名
基于APSO-SVM模型的岩爆烈度预测方法
1
作者
李军民
张亭
周义升
罗宏伟
机构
内蒙古白银矿业开发有限责任公司
西北矿冶研究院
白银
有色集团股份
有限
公司
深部
矿业
公司
出处
《现代矿业》
CAS
2023年第6期167-170,共4页
文摘
为了高效准确地预测岩爆烈度,完善工程中的防治环节,建立了一种支持向量机(SVM)岩爆烈度分级方法。选取60组岩爆案例,通过压缩因子和异步学习因子改进粒子群优化算法(APSO)的寻优能力,优化SVM模型,建立岩爆烈度预测的APSO-SVM模型。将模型应用于加拿大金伯利矿山,预测结果与实际情况一致,得到一种预测精准、实用性强的岩爆烈度预测方法。
关键词
岩爆烈度
支持向量机
粒子群算法
模型预测
Keywords
rock burst intensity
SVM
particle swarm algorithm
model prediction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TD31 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于APSO-SVM模型的岩爆烈度预测方法
李军民
张亭
周义升
罗宏伟
《现代矿业》
CAS
2023
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