【摘 要】
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针对传统的岩石台阶爆破破碎评估问题,运用统计学理论,建立预测不同矿山岩石爆破破碎后的平均粒径(X50)的支持向量机(SVMs)回归模型.爆破参数包括爆破设计参数、炸药参数、弹
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,多伦多大学土木工程系
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针对传统的岩石台阶爆破破碎评估问题,运用统计学理论,建立预测不同矿山岩石爆破破碎后的平均粒径(X50)的支持向量机(SVMs)回归模型.爆破参数包括爆破设计参数、炸药参数、弹性模量及现场块度大小.SVMs模型选用7个参量作为预测岩石爆破破碎的平均粒径X50输入自变量:台阶高度与钻孔荷载比(H/B),间距与荷载比(S/B),荷载与孔径比(B/D),炮泥与荷载比(T/B),粉因数(PF),弹性模量(E)和现场块度大小(XB).利用世界各地不同矿山和岩层测量的90组数据来训练和测试SVMs模型,其他12组爆破数据来验证该模型的有效性,并将SVR的预测结果与人工神经网络(ANN)、多元回归分析(MYRA)、传统的Kuznetsov方法及X50实测值进行比较.该方法显现出很好的效果,其预测精度是可以接受的.
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