文献类型：期刊文章

作　　者：胡军[1] 邱俊博[1] 栾长庆[2] 张瀚斗[3]

HU Jun;QIU Jun-bo;LUAN Chang-qing;ZHANG Han-dou(School of Civil Engineering,University of Science and Technology,Anshan 114051,Liaoning,China;Mineral Processing Branch,Gongchangling Mining Co Ltd,Anshan Iron and Steel Group Co Ltd,Liaoyang 111008,Liaoning,China;Donganshan Sintering Plant,Anshan Iron and Steel Group Co Ltd,Anshan 114041,Liaoning,China)

机构地区：[1]辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山114051 [2]鞍钢集团矿业弓长岭有限公司选矿分公司,辽宁辽阳111008 [3]鞍钢集团有限公司东鞍山烧结厂,辽宁鞍山114041

出　　处：《矿冶工程》

基　　金：辽宁省教育厅项目(2017LNZ003);辽宁科技大学研究生科技创新项目(LKDYC201922)。

年　　份：2022

卷　　号：42

期　　号：1

起止页码：15-18

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了克服露天矿边坡变形预测时传统算法精度低的问题,利用改进灰狼算法(IGWO)和支持向量机(SVM)建立了露天矿边坡变形IGWO-SVM模型。引入非线性递减的收敛因子策略和惯性权重策略改进灰狼优化算法,用来确定SVM参数,以达到提高模型精度的目的,并将露天矿边坡变形观测数据输入模型进行验证。结果表明,与SVM和BP模型相比,IGWO-SVM模型绝对误差最大值6.16 mm、最小值0.34 mm,相对误差平均值2.17%,说明IGWO-SVM模型预测精度高、综合性能好,证实该模型用于露天矿边坡变形预测是可行的。

关 键 词：露天矿 IGWO-SVM  仿真实验  边坡变形

分 类 号：TD76]