支持向量机在露天矿爆破效果预测中的应用研究

"该论文研究了一种基于支持向量机(SVM)的露天矿爆破效果预测方法。通过随机森林算法挑选出影响爆破效果的关键因素，并结合爆破技术规范和经验来评估爆破的综合效果。然后，利用这些影响因素和综合效果建立预测模型。论文还对比了多种机器学习算法与SVM的预测性能，最终确认SVM在爆破效果预测上的优势，其预测结果与现场实际爆破效果高度吻合。" 在露天矿山开采中，爆破工作至关重要，因为它占据了矿岩破碎的主要部分。爆破质量直接影响矿石的利用率和后续工艺的生产效率及经济效益。然而，当前的爆破设计主要依赖经验公式，这可能导致与安全、经济和高效标准的差距。因此，寻找一种有效的爆破效果预测方法成为矿山行业的紧迫需求。 论文指出，支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和模糊逻辑等人工智能技术已被应用于爆破预测，但针对露天矿山爆破效果的研究相对较少。过去的研究，如使用自适应神经模糊推理系统和人工神经网络预测地面振动和边坡稳定性，或者利用人工神经网络和模糊逻辑预测飞石距离，都展示了人工智能在爆破预测中的潜力。 本文提出的预测方法首先应用随机森林算法来识别影响爆破效果的主要变量，这可能包括炸药类型、装药量、孔径、孔深、布孔方式等因素。接着，根据行业标准和专家经验，将这些变量转化为爆破综合效果的度量。随后，使用这些关键因素和综合效果构建SVM预测模型。通过与其他机器学习方法（如决策树、随机森林、神经网络等）的比较，验证SVM在预测精度上的优越性。 实验结果显示，基于SVM的预测模型能有效地预测爆破效果，预测结果与实地爆破情况基本一致。这表明，SVM在处理复杂非线性关系时的能力特别适合于露天矿爆破效果的预测，为矿山安全生产和经济效益优化提供了有力的工具。 关键词: 露天矿；爆破效果；支持向量机；随机森林算法；预测 中图分类号: KJ;C7；文献标志码: H；文章编号: !"#!$%&" (<8$<<<>$<C) 总结，该论文提出的SVM预测方法为露天矿爆破效果的科学评估提供了新途径，有助于提高爆破作业的安全性和经济性，同时推动了人工智能在矿业领域的应用和发展。