论文摘要
地质模型在矿产勘探与开发中具有重要作用,但在矿山生产实践中,由于成本和技术等诸多因素影响,很难获得整个区块的地质数据,而且传统插值方法依靠经验确定参数有很大局限性。提出将粒子群优化算法（PSO）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）应用到矿体品位插值中,利用粒子群优化算法的快速搜索能力,神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力等优势构建PSO-ANFIS品位插值模型,并借助MATLAB生成571组样本数据作为输入空间对模型进行训练,其中每一个训练样本由待估点三维坐标及真实值和其周围8个样品点组成,最后用训练后的PSO-ANFIS模型对待估点进行品位插值,并与距离幂次反比插值法进行对比,其均方根误差（RMSE）提高了近15%,验证了该模型的可行性和有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 任助理,王李管,贾明涛
关键词: 矿石品位,空间插值,粒子群优化算法,自适应模糊神经推理系统,优化
来源: 中国有色金属学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,信息科技
专业: 地质学,矿业工程,自动化技术
单位: 中南大学资源与安全工程学院,中南大学数字矿山研究中心
基金: 国家重点研发计划项目(2017YFC0602905)~~
分类号: P624.7;TP18
DOI: 10.19476/j.ysxb.1004.0609.2019.01.23
页码: 194-202
总页数: 9
文件大小: 651K
下载量: 100
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标签：矿石品位论文; 空间插值论文; 粒子群优化算法论文; 自适应模糊神经推理系统论文; 优化论文;