【摘 要】
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充填钻孔是充填料浆从地表输送到井下采场的咽喉工程,是矿山正常运转的保障,因此对矿山充填钻孔使用寿命进行预测十分重要。通过建立支持向量机(SVM)和BP神经网络组合预测模型。
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充填钻孔是充填料浆从地表输送到井下采场的咽喉工程,是矿山正常运转的保障,因此对矿山充填钻孔使用寿命进行预测十分重要。通过建立支持向量机(SVM)和BP神经网络组合预测模型。用训练集对模型进行训练。以验证集预测值的均方误差作为SVM适应度函数,通过遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型进行预测,并结合BP神经网络进行残差修正,最终得到预测结果。以某矿为例,通过GA得到SVM模型最优参数:适应值(均方误差mse)=O.0111,惩罚系数C=47.0768,核函数参数σ=-2.2
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