【摘 要】
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针对目前优化爆破震动参数存在的问题,结合矿山实际工程爆破测震数据,分别采用最小二乘法与粒子群算法对测震数据进行了分析处理,得到粒子群算法处理结果的残差绝对值之和为0
【机 构】
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江西理工大学工程研究院,钨资源高效开发及应用技术教育部工程研究中心,江西理工大学资源与环境工程学院,
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针对目前优化爆破震动参数存在的问题,结合矿山实际工程爆破测震数据,分别采用最小二乘法与粒子群算法对测震数据进行了分析处理,得到粒子群算法处理结果的残差绝对值之和为0.870,相对于最小二乘法的2.188减小了1.318,说明粒子群算法在小样本寻优过程中具有技术优势。
In view of the existing problems of optimizing blasting vibration parameters, combining with the actual engineering blasting seismic data of mine, the seismic data are analyzed and processed by least squares method and particle swarm optimization respectively, and the sum of the residual absolute values of the results of particle swarm optimization Is 0.870, which is reduced by 1.318 compared with 2.188 in the least square method, which shows that the PSO has the technical superiority in the small sample optimization.
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