基于优化IGA-ELM模型的爆破振动特征参量预测研究

• 作者: 刘天宇 刘旭 温廷新 陈晓宇
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 露天矿 爆破振动 特征参量 组合赋权 免疫遗传算法(IGA) 极限学习机(ELM)
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术科学
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 分类号: X932
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2017.11.007

摘要

为有效预测露天矿爆破振动特征参量,建立基于组合赋权的免疫遗传算法(IGA)优化极限学习机(ELM)预测模型.建立该模型之前,根据爆破振动影响因素确定输入层参数,根据爆破安全规程判据确定输出层参数;然后,应用调和平均数概念整合模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,量化输入层参数权重;其次,针对现有ELM输入层权值、隐含层偏差的选择问题,引入IGA对其进行优化选择,并通过逐步增减法探究ELM隐含层最优节点数.该模型曾被应用于某露天矿.研究结果表明:用所构建优化IGA-ELM模型能够更准确地预测露天矿爆破振动特征参量,且所得均方误差、决定系数、仿真误差明显优于其他模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温廷新	辽宁工程技术大学系统工程研究所	68	340	10.0	14.0
5	刘旭	辽宁工程技术大学工商管理学院	5	30	3.0	5.0
6	陈晓宇	辽宁工程技术大学系统工程研究所	4	25	3.0	4.0
7	刘天宇	辽宁工程技术大学工商管理学院	1	1	1.0	1.0