国内刊号:43-1215/TD
国际刊号:1005-2763
发布日期:
作者:顾清华,,王骞,江松,马平平
关键词:露天矿;油耗预测;粒子群优化算法;支持向量机
针对露天矿卡车运输油耗预测问题,提出了一种基于 遗传算法(GA)改进的粒子群优化算法(PSO),用以优化支 持向量机(SVM)参数,构建了基于 PSOGAGSVM 的露天矿 卡车油耗预测模型.模型考虑运量、运距、道路质量以及天 气等8个影响因子,选取某大型露天矿智能生产管控系统中 采集到的卡车油耗数据进行试验,将模型应用于矿山实际进 行试验.试验结果表明,PSOGAGSVM 卡车油耗预测模 型 能够比较快速、准确地预测出卡车油耗数据.相比其他对比 试验模型,预测精度提高了30%、预测稳定性提高了34%, 模型在露天矿卡车燃油消耗的预测应用中具有较好的适应 性,可为露天矿卡车燃油消耗考核与油库管理提供参考.
来源:2021年第8期
《矿业研究与开发》期刊编辑部