基于支持向量回归的边坡爆破效果预测模型及其建立方法

    公开(公告)号:CN117875356A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311818369.9

    申请日:2023-12-27

    IPC分类号: G06N3/006 G06F18/2411

    摘要: 本发明公开了基于支持向量回归的边坡爆破效果预测模型及其建立方法,属于边坡爆破施工技术领域,包括步骤S1.选择工程输入参数;步骤S2.初始化工程参数和鸟巢;步骤S3.寻找最优鸟巢位置;步骤S4.更新鸟巢位置;步骤S5.判断新鸟巢适应度值与上一代适应度值,进行迭代;步骤S6.以随机步长改变其他鸟巢位置,进行迭代;步骤S7.根据最优鸟巢位置,比较是否到达设置迭代次数;步骤S8.根据最优参数结果建立爆破效果预测模型;本模型利用CS规则的信息提取能力,提取并融合数据中的证据信息获取融合信度矩阵,输入经搜索优化的SVR模型,能有效提高输出估算结果和估算精度,具有估算精度高、鲁棒性好和预测效果好的特点。

    基于支持向量回归的边坡爆破效果预测模型及其建立方法

    公开(公告)号:CN117875356B

    公开(公告)日:2024-10-08

    申请号:CN202311818369.9

    申请日:2023-12-27

    IPC分类号: G06N3/006 G06F18/2411

    摘要: 本发明公开了基于支持向量回归的边坡爆破效果预测模型及其建立方法,属于边坡爆破施工技术领域,包括步骤S1.选择工程输入参数;步骤S2.初始化工程参数和鸟巢;步骤S3.寻找最优鸟巢位置;步骤S4.更新鸟巢位置;步骤S5.判断新鸟巢适应度值与上一代适应度值,进行迭代;步骤S6.以随机步长改变其他鸟巢位置,进行迭代;步骤S7.根据最优鸟巢位置,比较是否到达设置迭代次数;步骤S8.根据最优参数结果建立爆破效果预测模型;本模型利用CS规则的信息提取能力,提取并融合数据中的证据信息获取融合信度矩阵,输入经搜索优化的SVR模型,能有效提高输出估算结果和估算精度,具有估算精度高、鲁棒性好和预测效果好的特点。

    一种边坡爆破预测模型的建立方法

    公开(公告)号:CN117892616A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202311745979.0

    申请日:2023-12-19

    摘要: 本发明公开了一种边坡爆破预测模型的建立方法,属于爆破施工技术领域,包括步骤S1.根据工程背景,基于随机森林方法进行输入变量选择;步骤S2.利用自适应策略对预测模型的输入变量进行归一化处理;步骤S3.在归一化处理后的搜索空间内初始化金枪鱼种群;步骤S4.在初始化金枪鱼种群内的目标难以锁定时,利用觅食策略进行全局搜索,完成种群更新迭代寻优;步骤S5.计算预测误差,并对预测结果进行统计;步骤S6.根据最优参数结果建立爆破效果预测模型;本方法通过利用金枪鱼算法的寻优能力建立边坡爆破效果预测模型,能够有效的完成边坡爆破效果预测,具有收敛速度快、输出运算结果和运算精度高的特点。