【摘 要】
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针对影响爆破块度因素之间的复杂非线性关系,利用粒子群算法(PSO)优化ELM(极限学习机)的输入权值与隐含层阈值,建立PSO-ELM爆破块度预测模型。以别斯库都克露天煤矿的实测数
【机 构】
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贵州大学矿业学院; 贵州新联爆破工程集团有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51574093,51774101);贵州省高层次创新型人才培养项目(黔科合人才(2016)4011号)
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针对影响爆破块度因素之间的复杂非线性关系,利用粒子群算法(PSO)优化ELM(极限学习机)的输入权值与隐含层阈值,建立PSO-ELM爆破块度预测模型。以别斯库都克露天煤矿的实测数据为例,选取岩石抗拉强度、岩石抗压强度、炮孔间距、排距、最小抵抗线、超深、炸药单耗7个因素作为预测模型的输入因子,选取爆破块度的平均尺寸X50作为预测模型的输出因子。结果表明:PSO-ELM模型预测值与实测值的平均相对误差为5.6%,优于ELM模型的11.4%,具有更好的预测精确度;经PSO优化后的ELM模型,受隐含层节点数影响降低,稳定性增加,PSO-ELM模型更适用于爆破块度的预测。
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