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1
崔贺佳1
刘志义2
刘利平2
张凯月1
1.华北理工大学信息工程学院,河北唐山0632102.华北理工大学矿业工程学院,河北唐山063210;河北省矿业开发与安全技术重点实验室(华北理工大学),河北唐山063210
摘要：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0.000 393,测试集为0.000 726 13);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
分类号：TU443(土力学、地基基础工程)
资助基金：国家自然科学基金(51774137)河北省高等学校科学技术重点研究项目(ZD2020152)
论文发表日期：2022-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 32-37 )
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