【摘 要】
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抛掷爆破效果直接影响露天矿剥离成本,对抛掷爆破—拉斗铲倒堆工艺系统生产效率具有重要影响,为提高露天矿抛掷爆破效果预测的精度,反馈优化抛掷爆破设计。在分析露天矿抛掷爆破效果影响因素的基础上,建立参数优化后粒子群算法和极限学习机相结合的露天矿抛掷爆破效果IPSO-ELM预测模型。利用Sigmoid惯性权重自适应调整和学习因子动态调整的参数优化方法,对传统粒子群算法中迭代效率低、易陷入局部收敛的缺点进行改善,采用黑岱沟露天煤矿抛掷爆破实测数据对该模型进行实例分析,选取炸药单耗、排距、台阶高度、孔距、最小抵抗线作
【机 构】
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西安科技大学能源学院,中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室,中煤西安设计工程有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51604264),陕西省教育厅科研计划资助项目(18JK0520)。
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抛掷爆破效果直接影响露天矿剥离成本,对抛掷爆破—拉斗铲倒堆工艺系统生产效率具有重要影响,为提高露天矿抛掷爆破效果预测的精度,反馈优化抛掷爆破设计。在分析露天矿抛掷爆破效果影响因素的基础上,建立参数优化后粒子群算法和极限学习机相结合的露天矿抛掷爆破效果IPSO-ELM预测模型。利用Sigmoid惯性权重自适应调整和学习因子动态调整的参数优化方法,对传统粒子群算法中迭代效率低、易陷入局部收敛的缺点进行改善,采用黑岱沟露天煤矿抛掷爆破实测数据对该模型进行实例分析,选取炸药单耗、排距、台阶高度、孔距、最小抵抗线作
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