基于遗传算法优化的支持向量机品位插值模型

• 作者: 侯定勇 张佳 李翠平 郑瑶瑕
• 来源期刊: 北京科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 采矿 矿石品位 插值 支持向量机 遗传算法 优化
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 资源与开发
• 页码范围: 837-843
• 分类号: TD-05
• 语种: 中文

摘要

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李翠平	北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室	85	999	19.0	27.0
2	侯定勇	北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室	4	40	2.0	4.0
3	张佳	北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室	4	35	2.0	4.0
4	郑瑶瑕	北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室	2	39	2.0	2.0