公开(公告)号：CN119129442B

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411613224.X

申请日：2024-11-13

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 王淑贤 ,  杨溢 ,  丁秋月 ,  窦永平 ,  沈亚玺 ,  刘申张

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/20 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明涉及一种基于集成算法的爆破振动预测方法及系统，属于爆破工程技术领域。本发明方法包括：获得爆破振动案例数据库；对爆破设计参数、地质参数和爆破质点峰值振动速度进行相关性分析，确定预测模型输入变量；通过计算单个梯度增强回归器、单个随机森林回归器和单个决策树回归器的预测结果，采用投票算法集成三个基回归器，生成预测模型；使用遗传算法和嵌套5折交叉验证对预测模型的超参数进行寻优，获得寻优超参数；获得训练完成的GA‑VR模型；根据预测模型输入变量，获得预测样本数据；将预测样本数据输入GA‑VR模型，获得预测值。本发明可实现高精度的爆破质点峰值振动速度预测，解决了由于传统预测模型精度不高造成误差的技术问题。

公开(公告)号：CN119129442A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411613224.X

申请日：2024-11-13

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 王淑贤 ,  杨溢 ,  丁秋月 ,  窦永平 ,  沈亚玺 ,  刘申张

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/20 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明涉及一种基于集成算法的爆破振动预测方法及系统，属于爆破工程技术领域。本发明方法包括：获得爆破振动案例数据库；对爆破设计参数、地质参数和爆破质点峰值振动速度进行相关性分析，确定预测模型输入变量；通过计算单个梯度增强回归器、单个随机森林回归器和单个决策树回归器的预测结果，采用投票算法集成三个基回归器，生成预测模型；使用遗传算法和嵌套5折交叉验证对预测模型的超参数进行寻优，获得寻优超参数；获得训练完成的GA‑VR模型；根据预测模型输入变量，获得预测样本数据；将预测样本数据输入GA‑VR模型，获得预测值。本发明可实现高精度的爆破质点峰值振动速度预测，解决了由于传统预测模型精度不高造成误差的技术问题。