支持向量机在爆破块度预测中的应用

"基于支持向量机模型爆破块度预测" 在爆破工程领域，爆破块度的预测是一项至关重要的任务，它直接影响到开采效率、成本以及后续作业的安全性。传统的爆破块度预测方法通常依赖于经验公式或者统计模型，但这些方法在面对复杂的地质条件和多变的爆破参数时往往表现不足。本文“基于支持向量机模型爆破块度预测”提出了一个新的预测框架，该框架利用了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）这一机器学习算法，以克服传统方法中的模糊性和不确定性。 支持向量机是一种有效的非线性分类和回归工具，特别适合处理具有高维特征空间和小样本数据集的问题。在爆破块度预测中，SVM可以捕捉到爆破过程中的复杂关系，如炸药类型、装药量、孔径、孔深等参数与爆破块度之间的非线性联系。曹兰柱教授的研究团队结合现场爆破试验数据，采用了非线性回归优化的方法来构建SVM分类模型，以预测岩体爆破后的块度分布。 在研究中，他们选取了抚顺东露天矿的现场爆破试验作为实例，通过对不同爆破条件下的块度数据进行分析，训练和支持向量机模型。SplitDesktop3.1计算机图像处理技术被用来辅助分析爆破后的块度分布，提供更精确的数据输入到SVM模型中。通过比较模型预测的大块率、尾矿率及平均块度与实际测量值，结果显示，基于SVM的分类模型能够有效地预测爆破块度分布，预测结果与实际测量结果高度吻合。 这个研究不仅验证了SVM在爆破块度预测中的适用性，也为爆破工程提供了一种新的、更为准确的预测工具，有助于提高爆破作业的精确性和效率。同时，这种方法对于处理其他具有复杂因素影响的预测问题也具有一定的借鉴意义，特别是在需要处理非线性关系和不确定性的领域。 关键词：块度分布；支持向量机；回归优化；块度预测 中图分类号：TD82415 曹兰柱教授的研究展示了支持向量机在爆破块度预测中的强大潜力，这种基于机器学习的方法可以显著提升预测的准确性和实用性，对于优化露天开采工艺和提升矿山生产效率具有深远的影响。