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基于粒子群优化算法的充填体单轴抗压强度预测研究
1
作者
黄晓红
崔贺佳
+2 位作者
刘志义
刘利平
张凯月
《河南理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第3期32-37,共6页
为快速有效确定充填体单轴抗压强度,以灰砂比、固体含量和养护龄期作为输入因子,充填体单轴抗压强度作为输出因子,建立一种粒子群优化算法(PSO),对支持向量机(SVM)参数进行全局优化的预测模型。结果表明,该模型预测性能较好,相关系数高...
为快速有效确定充填体单轴抗压强度,以灰砂比、固体含量和养护龄期作为输入因子,充填体单轴抗压强度作为输出因子,建立一种粒子群优化算法(PSO),对支持向量机(SVM)参数进行全局优化的预测模型。结果表明,该模型预测性能较好,相关系数高(训练集为0.996,测试集为0.993),均方误差值低(训练集为0.000393,测试集为0.00072613);通过室内试验对采集的216个试样进行预测与对比,证明模型可以准确地预测充填体单轴抗压强度,大幅度减少物理试验量及缩短试验周期,为矿山充填提供一种新思路。
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关键词
粒子群优化算法
单轴抗压强度预测
充填体
支持向量机
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职称材料
题名
基于粒子群优化算法的充填体单轴抗压强度预测研究
1
作者
黄晓红
崔贺佳
刘志义
刘利平
张凯月
机构
华北理工大学信息工程学院
华北理工大学矿业工程学院
河北省矿业开发与安全技术重点实验室(华北理工大学)
出处
《河南理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第3期32-37,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51774137)
河北省高等学校科学技术重点研究项目(ZD2020152)。
文摘
为快速有效确定充填体单轴抗压强度,以灰砂比、固体含量和养护龄期作为输入因子,充填体单轴抗压强度作为输出因子,建立一种粒子群优化算法(PSO),对支持向量机(SVM)参数进行全局优化的预测模型。结果表明,该模型预测性能较好,相关系数高(训练集为0.996,测试集为0.993),均方误差值低(训练集为0.000393,测试集为0.00072613);通过室内试验对采集的216个试样进行预测与对比,证明模型可以准确地预测充填体单轴抗压强度,大幅度减少物理试验量及缩短试验周期,为矿山充填提供一种新思路。
关键词
粒子群优化算法
单轴抗压强度预测
充填体
支持向量机
Keywords
particle swarm optimization algorithm
prediction of the uniaxial compressive strength
backfill
support vector machine
分类号
TU443 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化算法的充填体单轴抗压强度预测研究
黄晓红
崔贺佳
刘志义
刘利平
张凯月
《河南理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022
0
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职称材料
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