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申请/专利权人：中南大学
申请日：2022-12-19
公开（公告）日：2023-01-20
公开（公告）号：CN115630257A
主分类号：G06F17/11
分类号：G06F17/11;G06F30/27;F42D3/04;G06F119/14
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2023.04.21#授权;2023.02.14#实质审查的生效;2023.01.20#公开
摘要：本发明涉及预测方法，具体地涉及一种爆破漏斗体积预测方法，包括如下步骤：A）获取岩石试样的物理力学参数；B）从爆破现场获取实际漏斗爆破参数以及爆破之后的爆破漏斗体积V1，并结合所述物理力学参数构建数据库R；C）所述数据库R通过机器学习算法训练机器学习模型，获得相应的预测模型，从而获得所述预测模型的预测结果，取其平均值作为最终的爆破漏斗体积V2。本发明的爆破漏斗体积预测方法能够通过实验构建爆破漏斗体积预测模型，且预测精度高，工作量小，大大减少了实验的物力和人力的支出，有利于在实际爆破工程中寻求最优的爆破参数。
主权项：1.一种爆破漏斗体积预测方法，其特征在于，包括如下步骤：A）获取岩石试样的物理力学参数；B）从爆破现场获取实际漏斗爆破参数以及爆破之后的爆破漏斗体积V1，并结合所述物理力学参数构建数据库R；C）所述数据库R通过机器学习算法训练机器学习模型，获得相应的预测模型，从而获得所述预测模型的预测结果，取其平均值作为最终的爆破漏斗体积V2，所述机器学习算法包括随机森林回归算法、Adaboost回归算法、梯度增强回归算法和极限树回归算法中的一种或多种。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 爆破漏斗体积预测方法
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