GA-SVM融合技术在煤矿巷道爆破效果智能预测中的应用

"基于GA-SVM的煤矿岩巷爆破效果智能预测" 本文主要探讨了如何利用基于遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）的融合技术来预测煤矿岩巷爆破效果，以解决爆破效果预测的关键技术难题。在煤矿开采中，爆破效果的准确预测对于优化爆破参数、提升爆破效率至关重要。传统的预测方法往往由于影响因素众多而难以实现精准预测。 首先，研究者通过综合分析和专家打分法识别出影响煤矿岩巷爆破效果的关键指标。这种方法结合了理论分析与实践经验，确保选取的影响因素具有较高的代表性和准确性。这些关键指标可能包括岩石性质（如硬度、破碎性）、爆破参数（如炸药量、孔深、孔距）、地质条件以及爆破工艺等因素。 接下来，研究者利用不同矿区的典型案例构建了爆破效果预测样本库。样本库的建立是基于大量的实际爆破数据，这些数据经过预处理，如数据清洗、标准化或归一化，以确保模型训练的稳定性和准确性。预处理是数据分析中的重要步骤，可以消除数据噪声，减少异常值对模型的影响。 然后，运用遗传算法优化支持向量机模型（GA-SVM）。遗传算法是一种全局优化方法，能够搜索复杂高维空间的最优解，用于调整SVM的参数，如惩罚系数C和核函数参数γ，以提高模型的泛化能力和预测精度。支持向量机是一种监督学习模型，特别适合处理小样本、非线性及高维度问题，其核心思想是寻找最大边界间隔，以实现对未知数据的有效分类或回归。 通过GA-SVM模型，研究者将优化后的模型应用于实际工程中进行爆破效果的预测。实验结果显示，预测结果与实际爆破效果分类结果吻合度较高，证明了该模型的实用性和有效性。这种基于智能算法的预测方法为巷道爆破效果预测提供了一种新的解决方案，有助于提升煤矿爆破作业的安全性和经济效益。 本文的研究工作展示了如何利用GA-SVM融合技术对煤矿岩巷爆破效果进行科学、合理的预测，对于爆破参数的优化和爆破效率的提高具有实际指导意义。这一研究不仅拓宽了爆破效果预测的方法，也为其他类似复杂工程问题的智能预测提供了参考。