基于Gauss分布的抛掷爆破爆堆形态HHO-LSSVM预测模型 - 马宁; 马力; 李胤达; 李天翔; 杨森; 刘福明; 周游; 王晓民; 张奇峰; 李蒙博 (煤炭学报, 2024)
TD824; 露天煤矿抛掷爆破爆堆形态是影响抛掷爆破-拉斗铲倒堆工艺系统作业效率和生产成本的重要因素.为了提高露天煤矿抛掷爆破爆堆形态预测的精确度,进一步优化抛掷爆破设计并降低矿山抛掷爆破剥离成本,依据黑岱沟露天煤矿抛掷爆破实测数据进行实例分析,采用熵值法-灰色关联度方法研究抛掷爆破效果影响指标与最远抛掷距离、松散系数和有效抛掷率的权重及关联度,孔距和剖面宽与抛掷爆破效果评价指标的关联程度较低,选取最小抵抗线、排距、炸药单耗、台阶高度、采空区下口宽、坡面角、采空区上口宽作为预测模型输入参数.引入高斯(Guass)分布模型模拟爆堆剖面曲线,通过 1～8阶高斯分布模型对爆堆剖面曲线模拟分析,确定阶数为 5时模拟精度与效率达到最优,利用训练完成的HHO-LSSVM预测 5阶Guass分布模型 15个参数作为预测输出的爆堆形态的控制参数,并采用Gauss分布模型结合HHO-LSSVM算法预测爆堆形态,与LSSVM、粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机和遗传算法(GA)优化BP神经网络模型进行精度对比,同时将本文所建立模型的预测爆堆形态与真实爆堆形态进行对比.结果表明:利用 5阶高斯分布模拟的爆堆曲线误差平方和(S)参数趋于稳定为 25.69,决定系数(R2)与调整后的决定系数(R2A)分别为0.999 2和0.999 0,均方根误差(R)为0.514 6;HHO-LSSVM对于5阶Gauss分布控制参数的预测误差大部分在 1%左右,且误差没有超过 5%,与LSSVM、PSO、GA-BP算法模型相比精度较高;以E5-8、E5-9及E5-10剖面为例,预测爆堆形态与真实爆堆形态误差R2 和均方根误差R分别为 0.998 7和 0.614 2、0.999 2和 0.493 1、0.999 2和 0.505 2,预测爆堆形态接近真实爆堆形态.