基于SVM的煤矿岩巷爆破参数智能判断及优化

• 作者: 翟中华 魏泽洋 覃逸峰 黄河念 王镜宇 黄承民 张斌弛 张子健 于佳龙
• 来源期刊: 中国煤炭
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 爆破参数 炸药单耗 麻雀搜索优化算法
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 科技引领|Science and Technology Leading
• 页码范围: 61-67
• 页数: 7页
• 分类号: TD235.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2022.02.010

摘要

煤矿岩石巷道爆破参数选用对提高爆破效率、提高经济性具有重要意义.针对煤矿岩石巷道爆破作业参数多、环境变化大、样本少等难题,提出基于支持向量机(SVM)技术的爆破参数预测模型,实现对爆破作业参数的科学、合理、高效计算.从现场调研收集巷道爆破工程实例建立爆破参数数据库,对样本进行数据处理,通过误差分析法确定影响煤矿岩巷爆破效果的关键指标;利用两种超参数优化方式对模型进行优化,得到了能够精确预测炸药单耗的SVM模型,可根据现场已知情况智能判断最佳爆破参数.结果表明:使用SVM选取麻雀搜索优化算法(SSA)计算超参数得到的模型对炸药单耗预测精确度较高.