金属矿山

作者：任高峰,邱浪,徐琛,李吉民,胡英国,朱瑜劼,胡伟

单位：(1. 武汉理工大学资源与环境工程学院,湖北 武汉 430070;2. 关键非金属矿产资源绿色利用教育部重点实验室,湖北 武汉 430070;3. 矿物资源加工与环境湖北省重点实验室,湖北 武汉 430070;4. 武钢资源集团程潮矿业有限公司,湖北 鄂州 436051;5. 长江水利委员会长江科学院,湖北 武汉 430010)

关键词：爆破振动,爆破振动峰值速度,粒子群优化算法,XGBoost 算法,预测模型,

为实现爆破振动峰值速度的精准预测,减少爆破振动的危害,基于某爆破工程实测数据,通过基于决策树的特征重要性分析,选取了爆心距、炸药爆速、孔距、堵塞长度、孔深、单段药量6 个变量作为输入特征,利用粒子群优化算法(PSO)对XGBoost 模型的决策树数目、决策树最大深度、学习率3 个参数进行寻优,构建了PSO-XGBoost 爆破振动峰值速度预测模型。通过对实例进行预测,得到预测结果的MSE、RMSE、R2 的值分别为1. 44、1. 16、0. 91;通过与BPNN、AdaBoost、GBDT、RF、SVR 模型的预测结果进行对比,PSO-XGBoost 模型的预测性能最佳,预测结果最优。为了进一步推广应用预测成果,开发设计了一套爆破振动峰值速度预测系统。研究成果可为类似爆破工程振动预测提供一定的理论参考和实践指导。

来源：2025年第4期

《金属矿山》期刊编辑部

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