申请/专利权人：中国路桥工程有限责任公司;西安建筑科技大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875356A

主分类号：G06N3/006

分类号：G06N3/006;G06F18/2411

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了基于支持向量回归的边坡爆破效果预测模型及其建立方法，属于边坡爆破施工技术领域，包括步骤S1.选择工程输入参数；步骤S2.初始化工程参数和鸟巢；步骤S3.寻找最优鸟巢位置；步骤S4.更新鸟巢位置；步骤S5.判断新鸟巢适应度值与上一代适应度值，进行迭代；步骤S6.以随机步长改变其他鸟巢位置，进行迭代；步骤S7.根据最优鸟巢位置，比较是否到达设置迭代次数；步骤S8.根据最优参数结果建立爆破效果预测模型；本模型利用CS规则的信息提取能力，提取并融合数据中的证据信息获取融合信度矩阵，输入经搜索优化的SVR模型，能有效提高输出估算结果和估算精度，具有估算精度高、鲁棒性好和预测效果好的特点。

主权项：1.基于支持向量回归的边坡爆破效果预测模型的建立方法，其特征在于：包括步骤S1.在爆破前根据工程背景，选择CS-SVR模型的工程输入参数；步骤S2.初始化工程参数和鸟巢；步骤S3.寻找最优鸟巢位置以均方误差作为适应度函数，计算适应度值，找出当前最小适应度值和对应的鸟巢位置；步骤S4.更新鸟巢位置；步骤S5.判断新鸟巢适应度值与上一代适应度值，如果新鸟巢适应度值更优，就更新鸟巢位置，否则保持上次位置；步骤S6.以随机步长改变其他鸟巢位置，判断新鸟巢与原鸟巢的适应度值，如新鸟巢值更优，则替换原鸟巢位置，否则保留原鸟巢位置；步骤S7.根据最优鸟巢位置，比较是否到达设置迭代次数，到达设置迭代次数，则该位置为最优位置，否则从S3重新执行；步骤S8.根据最优参数结果建立爆破效果预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国路桥工程有限责任公司;西安建筑科技大学 基于支持向量回归的边坡爆破效果预测模型及其建立方法

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