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Advanced Machine Learning Methods for Prediction of Blast-Induced Flyrock Using Hybrid SVR Methods

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2024年第8期140卷 1595-1617页

作者： Ji Zhou Yijun Lu Qiong Tian Haichuan Liu Mahdi Hasanipanah Jiandong Huang College of Civil and Environmental Engineering Hunan University of Science and EngineeringYongzhou425006China hunan provincial key laboratory of intelligent protection and utilization technology in masonry artifacts Hunan University of Science and EngineeringYongzhou425006China School of Civil Engineering Guangzhou UniversityGuangzhou510006China Institute of Research and Development Duy Tan UniversityDa Nang550000Vietnam School of Engineering&technology Duy Tan UniversityDa Nang550000Vietnam

Blasting in surface mines aims to fragment rock masses to a proper size.However,flyrock is an undesirable effect of blasting that can result in human injuries.In this study,support vector regression(SVR)is combined with four algorithms:gravitational search algorithm(GSA),biogeography-based optimization(BBO),ant colony optimization(ACO),and whale optimization algorithm(WOA)for predicting flyrock in two surface mines in Iran.Additionally,three other methods,including artificial neural network(ANN),kernel extreme learning machine(KELM),and general regression neural network(GRNN),are employed,and their performances are compared to those of four hybrid SVR models.After modeling,the measured and predicted flyrock values are validated with some performance indices,such as root mean squared error(RMSE).The results revealed that the SVR-WOA model has the most optimal accuracy,with an RMSE of 7.218,while the RMSEs of the KELM,GRNN,SVR-GSA,ANN,SVR-BBO,and SVR-ACO models are 10.668,10.867,15.305,15.661,16.239,and 18.228,respectively.Therefore,combining WOA and SVR can be a valuable tool for accurately predicting flyrock distance in surface mines.

关键词： Flyrock induced by blasting optimization algorithms SVR GRNN

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