矿冶工程

作者：胡军, 邱俊博, 栾长庆, 张瀚斗

单位：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

关键词：露天矿,IGWO-SVM,仿真实验,边坡变形

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)

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。

来源：2022年第1期

《矿冶工程》期刊编辑部

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