露天煤矿卡车行程时间动态预测：LS-SVR与选择性集成学习法

"露天煤矿卡车路段行程时间的实时动态预测新方法" 在露天煤矿的运营中，卡车运输是关键环节之一，而优化卡车的调度对于提高工作效率、降低运营成本至关重要。卡车行程时间的预测是调度优化中的核心问题，因为它直接影响到煤炭运输的效率和安全性。本文提出了一种新的实时动态预测方法，结合了最小二乘支持向量回归（LS-SVR）和选择性集成学习的思想，以更精确地预测卡车在特定路段的行程时间。 首先，该研究构建了一个全面的卡车行程时间预测模型，这个模型考虑了多种可能影响卡车行驶时间的因素，如道路状况、天气条件、卡车负载、驾驶员行为等。这些因素都是决定卡车行驶速度和时间的重要变量，通过对这些因素的分析和建模，可以更准确地预测卡车的行驶时间。 接着，采用最小二乘支持向量回归（LS-SVR）算法作为基础预测模型。LS-SVR是一种监督学习方法，它通过最小化误差平方和来寻找最佳的超平面，从而对非线性可分数据进行有效建模。在行程时间预测中，LS-SVR能够处理复杂的数据关系，并且对异常值具有一定的鲁棒性。 然后，为了进一步提高预测的精度，研究引入了选择性集成学习策略。选择性集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个弱预测器形成一个强预测器，每个弱预测器可能专注于数据的不同方面或特征。这种方法可以减少过拟合的风险，提升模型的泛化能力，从而提高预测的准确性。 在实际应用中，该方法在实际采集的露天煤矿数据集上进行了实验验证。实验结果表明，结合LS-SVR和选择性集成学习的预测模型在卡车行程时间预测上表现出较高的精度，证明了该方法在解决露天煤矿卡车调度问题中的有效性。 这项研究提供了一种新的、适用于露天煤矿的实时动态卡车行程时间预测方法，对于优化卡车调度、提高生产效率具有重要意义。通过准确预测卡车的行驶时间，煤矿运营者可以提前规划运输路线，避免交通拥堵，确保作业安全，同时降低运营成本。这种方法的创新性和实用性使其在行业中具有广泛的借鉴价值。