矿业研究与开发

作者：刘明利,申康,刘钟涛

关键词：充填体强度;预测模型;配合比试验;灰狼优化算法;支持向量回归

为分析和预测多因素影响下的充填体强度,开展了充 填配合比试验,并以支持向量机回归(SVR)模型为基础,结 合灰狼优化算法(GWO)建立了一种新型充填体强度预测模 型.结果表明,充填体强度随水泥掺量、料浆质量浓度的增 大而增大,随粗细骨料比的增大先增大后减小.采用 GWO对SVR中的惩罚因子与核函数参数进行迭代寻优,成功建 立了以料浆质量浓度、水泥掺量、人工砂尾砂比和养护时间 作为输入变量,以充填体的单轴抗压强度作为输出变量的强 度预测模型.模型测试集的均方根误差为０．１８７,决定系数 为０．９９３.与原始SVR 和 PSOＧSVR 相比,GWOＧSVR 模型 的预测精度和可靠性有较大提高,成功实现了多因素影响下 充填体强度的高精度预测.

来源：2023年第7期

《矿业研究与开发》期刊编辑部

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