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基于ACO-BP模型的岩石爆破破碎块度预测
被引量：
1
1
作者
陈莎莎
何理
+5 位作者
李腾飞
张鑫玥
彭胜
姚颖康
刘昌邦
陈江伟
《矿冶工程》
CAS
北大核心
2024年第5期12-16,21,共6页
为了对岩石爆破破碎块度进行有效预测,设计开展了混凝土试件钻孔爆破试验,得到不同试验条件下的破碎块度归一化值分布,最终选取试块尺寸40 mm以上进行研究。采用Spearman相关系数分析各试验条件参数之间的相关性,再采用蚁群算法(ACO)优...
为了对岩石爆破破碎块度进行有效预测,设计开展了混凝土试件钻孔爆破试验,得到不同试验条件下的破碎块度归一化值分布,最终选取试块尺寸40 mm以上进行研究。采用Spearman相关系数分析各试验条件参数之间的相关性,再采用蚁群算法(ACO)优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建ACO-BP模型。结合现场试块爆破破碎块度数据对模型进行了训练和测试,并将预测模型与BP神经网络模型、随机森林(RF)模型、极限梯度提升(XGboost)模型进行了对比。结果表明,ACO-BP模型预测爆破块度均方根误差为0.13,平均绝对误差为0.11,决定系数为0.92,预测精度和适用性更高,能够更准确地预测岩石爆破破碎块度。
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关键词
岩石爆破
破碎块度
模型试验
块度预测
ACO-BP模型
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职称材料
题名
基于ACO-BP模型的岩石爆破破碎块度预测
被引量：
1
1
作者
陈莎莎
何理
李腾飞
张鑫玥
彭胜
姚颖康
刘昌邦
陈江伟
机构
武汉科技大学
冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室
湖北省智能爆破工程技术研究中心
江汉
大学
爆破工程湖北重点实验室
武汉科技大学城市与建设学院
武汉
爆破有限公司
中国建筑第七工程局有限公司
出处
《矿冶工程》
CAS
北大核心
2024年第5期12-16,21,共6页
基金
国家自然科学基金(52274136,51904210)
爆破工程湖北省重点实验室基金项目(BL2021-11)
湖北省重点研发计划(2020BCA084)。
文摘
为了对岩石爆破破碎块度进行有效预测,设计开展了混凝土试件钻孔爆破试验,得到不同试验条件下的破碎块度归一化值分布,最终选取试块尺寸40 mm以上进行研究。采用Spearman相关系数分析各试验条件参数之间的相关性,再采用蚁群算法(ACO)优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建ACO-BP模型。结合现场试块爆破破碎块度数据对模型进行了训练和测试,并将预测模型与BP神经网络模型、随机森林(RF)模型、极限梯度提升(XGboost)模型进行了对比。结果表明,ACO-BP模型预测爆破块度均方根误差为0.13,平均绝对误差为0.11,决定系数为0.92,预测精度和适用性更高,能够更准确地预测岩石爆破破碎块度。
关键词
岩石爆破
破碎块度
模型试验
块度预测
ACO-BP模型
Keywords
rock blasting
rock fragmentation
model test
fragmentation predication
ACO-BP model
分类号
TD235 [矿业工程—矿井建设]
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作者
出处
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被引量
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1
基于ACO-BP模型的岩石爆破破碎块度预测
陈莎莎
何理
李腾飞
张鑫玥
彭胜
姚颖康
刘昌邦
陈江伟
《矿冶工程》
CAS
北大核心
2024
1
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