矿业研究与开发

作者：刘翔;谢涛;王训洪;易泽邦;何秋芝

关键词：爆破块度;随机森林回归模型;块度预测;预测精度

为提高岩石爆破块度预测效果,利用多个矿山的岩石爆破统计数据,通过影响爆破岩石块度因素的重要度计算和皮尔逊相关系数判定筛选出炸药单耗、岩石块度尺寸、岩石弹性模量以及炮孔堵塞长度与炮孔排距比(T/B)等６个特征变量作为输入参数,建立一种基于改进随机森林回归算法的爆破块度预测模型.该模型预测的爆破块度逼近真实值,预测结果的可决系数(R２)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)分别为０．９８８１,０．０４３０和０．１４４５,相较于线性回归预测模型和 BP神经网络预测模型而言,其预测效果更优,因此该模型在实际应用中更具适用性,能够为爆破参数设计和优化提供参考.

来源：2022年第07期

《矿业研究与开发》期刊编辑部

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