【摘 要】
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近些年以来,由于世界经济的高速增长,各个产业进入高速竞争发展的阶段,这也就导致对能源的需求急速的增长。同时由于社会对能源的需求扩大趋势迅猛,地球浅部的资源开采较大导致地球浅部的资源在逐渐减少,矿体的开采工作正在向深部开采过渡。而矿山深部的开采需要考虑较多的影响因素,包括但不仅限于高地应力、爆破冲击波和载荷等,这些因素都会对工程的结果产生较大的影响。针对如上所述现象的发生,本文运用多种机器学习的算法
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近些年以来,由于世界经济的高速增长,各个产业进入高速竞争发展的阶段,这也就导致对能源的需求急速的增长。同时由于社会对能源的需求扩大趋势迅猛,地球浅部的资源开采较大导致地球浅部的资源在逐渐减少,矿体的开采工作正在向深部开采过渡。而矿山深部的开采需要考虑较多的影响因素,包括但不仅限于高地应力、爆破冲击波和载荷等,这些因素都会对工程的结果产生较大的影响。针对如上所述现象的发生,本文运用多种机器学习的算法对工程爆破破坏区产生的形状进行研究,深入的研究多种影响因素下进行工程爆破破坏区的产生形状,以及多种机器学习模型产生的结果进行相互对比分析以发现较优的模型,服务于实际工程爆破项目。论文主要进行了以下两个方面的研究:1、进行数据特征的关联性分析,探究工程爆破破坏区形状变化的主要影响因素。2、多种模型进行工程爆破破坏区形状的预测然后进行对比,以获得较好的算法模型得到最优的预测准确性。本文将初始应力和载荷以及其他的特征都当作输入特征,使用实验室模拟真实爆破生成的数据进行工程爆破破坏区的形状预测。对数据特征进行关联性分析产生的结果是应力强度和载荷对于破坏区的形状影响较大。在对工程爆破破坏区形状预测的研究中显示,Ada Boost集成算法模型对少量的样本数据操作有较高的稳定性与可靠性。Ada Boost集成算法模型对破坏区形状的预测精度不低于83%,预测的参数值对于深部矿山爆破的方案设计有参考价值,因此通过机器学习来研究工程爆破是可行的方法。
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