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基于GA-SVM的煤矿岩巷爆破效果智能预测     支持向量机  遗传算法  煤矿巷道  爆破效果  预测       font style='font-size:12px;'> 2019/11/11
煤矿岩石巷道爆破效果预测对合理优化爆破参数、提高爆破效率具有重要意义。针对煤矿岩石巷道爆破效果影响因素多、难以进行爆破效果准确预测等关键技术难题,提出基于GA-SVM融合技术的爆破效果预测模型,实现爆破效果科学、合理预测。首先,基于综合分析、专家打分法等确定影响煤矿岩巷爆破效果关键指标|然后,根据不同矿区典型案例建立爆破效果预测样本库,并对样本进行数据处理|最后,将预测模型应用于实际工程,预测结果...
介绍了遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的基本理论,用遗传算法对支持向量机的结构和参数进行了优化,将该方法用于低阶煤制氢的研究,获得了影响低阶煤制氢产量的主要煤质指标,建立了SVM-GA预测模型。结合34个校验样本的氢产量和相对应的影响因素,对模型的预测效果进行了验证。结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.209%,误差的均方差为37.88,达到了较高的预测精度。

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