[发明专利]一种基于ADABOOST集成算法的深部爆破破坏区形状预测方法有效
| 申请号： | 202110399900.8 | 申请日： | 2021-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN113221327B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 曹宇;戴星航;魏海平;袁帅;程旭;贾银山;叶成荫;刘琳琳;题晓颖 | 申请（专利权）人： | 辽宁石油化工大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F111/10;G06F119/14 |
| 代理公司： | 深圳紫晴专利代理事务所(普通合伙) 44646 | 代理人： | 陈映辉 |
| 地址： | 113001 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于ADABOOST集成算法的深部爆破破坏区形状预测方法，包括如下步骤，步骤一：收集实验室模拟真实场景记录数据做关联性分析找到主要影响因素，步骤二：切分数据，步骤三：再处理数据，步骤四：数据分割，步骤五：训练数据，步骤六：利用训练好数据与真实数据进行对比，步骤七：评价结果。本发明属于金属采矿的工程爆破技术领域，本发明提供了一种基于ADABOOST集成算法的深部爆破破坏区形状预测方法，有效解决了以往进行爆破破坏区形状预测需要大量的开发成本且需要大量资金购买相应的服务，性价比较低的问题，体现了机器学习的方法在工程爆破领域的应用具有实际的参考价值，预测的结果具有理论的意义，是一种减少开发成本的预测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 adaboost 集成 算法 爆破 破坏 形状 预测 方法 | ||
【主权项】：
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