一种爆破块度不确定性预测方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种爆破块度不确定性预测方法及系统，涉及爆破工程技术领域，包括：获得爆破块度案例数据库；对爆破设计参数和爆破块度进行相关性分析，确定预测模型输入变量；将LightGBM模型设置为预测模型；通过引入分位数损失函数，生成预测模型的模型预测区间；使用遗传算法(GA)对预测模型的超参数进行寻优，获得寻优超参数；获得训练完成的GA‑QLightGBM模型；根据预测模型输入变量，获得预测样本数据；将预测样本数据输入GA‑QLightGBM模型，获得预测值。本发明解决了现有技术中常规模型不确定性对爆破块度预测造成误差的技术问题，达到了有效量化爆破块度预测不确定性的技术效果。
申请人信息
- 申请人:昆明理工大学
- 申请人地址:650093 云南省昆明市五华区学府路253号
- 发明人: 昆明理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种爆破块度不确定性预测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410142982.1 |
| 申请日 | 2024/2/1 |
| 公告号 | CN117669393A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06F30/27 |
| 权利人 | 昆明理工大学 |
| 发明人 | 王淑贤; 杨溢; 沈亚玺; 刘申张; 刘磊 |
| 地址 | 云南省昆明市五华区学府路296号 |
专利主权项内容
1.一种爆破块度不确定性预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据爆破设计参数和爆破块度采集爆破块度案例数据，构建历史爆破块度案例数据库；对所述历史爆破块度案例数据库进行预处理，获得爆破块度案例数据库；对所述爆破设计参数和所述爆破块度进行相关性分析，确定预测模型输入变量；将LightGBM模型设置为预测模型；根据分位数损失函数，生成所述预测模型的模型预测区间；设置所述预测模型的区间预测超参数寻优目标为最小化分位数损失，设置所述预测模型的点预测超参数寻优目标为最大化R，结合遗传算法和嵌套5折交叉验证对所述预测模型的超参数进行寻优，获得寻优超参数；2基于所述寻优超参数，根据所述爆破块度案例数据库对所述预测模型进行训练，获得训练完成的GA-QLightGBM模型；根据所述预测模型输入变量，获得预测样本数据；将所述预测样本数据输入所述GA-QLightGBM模型，获得预测值，其中，所述预测值包括、/>和/>，/>为所述GA-QLightGBM模型输出的爆破块度点预测值，/>为所述GA-QLightGBM模型输出的爆破块度预测区间上限，/>为所述GA-QLightGBM模型输出的爆破块度预测区间下限。