位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
台阶爆破块度的SVM预测模型研究
  • ISSN号:1005-2763
  • 期刊名称:矿业研究与开发
  • 时间:0
  • 页码:97-99
  • 语言:中文
  • 分类:TD235.1[矿业工程—矿井建设]
  • 作者机构:[1]贵州大学矿业学院,贵州贵阳550003, [2]贵州非金属矿产资源综合利用重点实验室,贵州贵阳550003
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50764001); 国家“十一五”科技支撑计划项目(2007QAB00008); 贵州省科技攻关项目(黔科合GY字(2007)3015); 贵州省重大科技专项(1091115)
  • 相关项目:基于HHT与瞬时输入能量分析的爆破震损机理与危害控制研究
中文摘要:

以矿山台阶爆破块度分布分析为例,建立了爆破块度预测的SVM模型。预测模型与实测结果相比,平均相对误差为6.67%,与BP神经网络模型、R-R分布及G-G-S经验模型相比,SVM模型预测爆破块度具有明显的优越性和可靠性。

英文摘要:

With example analysis of size distribution of rock fragment of bench blasting,a support vector machine(SVM) prediction model of rock fragment size for bench blasting was established.The predicted results obtained by the SVM prediction model were in accordance with measured results,the average relative error is 6.67%.Compare with BP neural network model,R-R distribution and G-G-S experience model,the SVM prediction model has obvious superiority and reliability in predicting the rock fragment size for blasting.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《矿业研究与开发》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:长江矿山研究院
  • 主办单位:长沙矿山研究院 中国有色金属学会
  • 主编:周爱民
  • 地址:湖南省长沙市麓山南路343号
  • 邮编:410012
  • 邮箱:kyyk81@263.net
  • 电话:0731-8631209 88671578
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-2763
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1215/TD
  • 邮发代号:42-176
  • 获奖情况:
  • 中国有色金属工业科技期刊三等奖,编排规范执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8623