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煤矿巷道爆破效果受很多因素的影响,传统单一模式下的人工智能方法对煤矿巷道爆破效果预测不佳。因此以提高模型的预测精度为目的,通过建立PSO-SVM模型进行关键参数寻优。计算得出惩罚参数c与核函数参数g分别为14.0046和1.3622。以我国煤矿岩石巷道爆破工程为背景,从现场调研收集到的100余条巷道爆破工程实例中选取42组典型案例作为训练和测试样本,分别在RBF核函数的基础上应用传统SVM、Gridsearch-SVM和PSO-SVM模型对炮孔利用率进行预测对比,得到3种预测结果的准确率分别为66.67%