多因素影响下的充填体强度预测与分析

作者：刘明利; 申康; 刘钟涛

来源：矿业研究与开发, 2023, 43(07): 5-11.

DOI：10.13827/j.cnki.kyyk.2023.07.006

• 充填体强度
• 预测模型
• 配合比试验
• 灰狼优化算法
• 支持向量回归

为分析和预测多因素影响下的充填体强度，开展了充填配合比试验，并以支持向量机回归(SVR)模型为基础，结合灰狼优化算法(GWO)建立了一种新型充填体强度预测模型。结果表明，充填体强度随水泥掺量、料浆质量浓度的增大而增大，随粗细骨料比的增大先增大后减小。采用GWO对SVR中的惩罚因子与核函数参数进行迭代寻优，成功建立了以料浆质量浓度、水泥掺量、人工砂尾砂比和养护时间作为输入变量，以充填体的单轴抗压强度作为输出变量的强度预测模型。模型测试集的均方根误差为0.187,决定系数为0.993。与原始SVR和PSO-SVR相比，GWO-SVR模型的预测精度和可靠性有较大提高，成功实现了多因素影响下充填体强度的高精度预测。

• 单位
  河南财经政法大学