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为寻找一种适合露天矿爆破振动效应的预测模型,结合内蒙古康宁爆破公司德隆和华武煤矿爆破工程的50组实测数据,建立最小二乘支持向量机(LSSVM)模型分别对爆破峰值振动速度v和振动主频f两个评价爆破振动效应的指标进行预测,并结合粒子群算法(PSO)寻优获得LSSVM中正则化参数γ和核函数宽度系数σ的最佳参数组合。结果表明:PSO-LSSVM模型对爆破峰值振动速度和振动主频预测的MRE为3.31%和6.38%,RMSE为0.98%和2.02%。与BP神经网络、LSSVM模型对比,此模型具有更好的泛化能力和更高的