东北大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (12): 1743-1750.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2023.12.010
金长宇, 于佳强, 王强, 陈立军
JIN Chang-yu, YU Jia-qiang, WANG Qiang, CHEN Li-jun
摘要: 爆破产生的爆堆大块率问题一直以来都影响着矿山的生产效益.利用机器学习机制中集成学习思想实现大块率预测.以满洲里乌山铜矿实际采集的36组实测数据为例,整理形成10种特征数据.通过给定参数循环训练调优,再用交叉验证网格搜索的方法进行模型二次调优,并对比调优实现后模型与随机森林法、XGBoost模型、LightGBM模型和CatBoost模型进行效果对比.结果表明,经过两轮调优后的CatBoost模型预测效果明显高于其他几种模型,R2准确度可达98.83%,证明了两轮调优后CatBoost模型具有较高的预测水平,验证了该方法在大块率预测研究中的可行性,为爆破参数设计和大块率优化分析提供了可靠的参考.
中图分类号: