基于粒子群优化算法和ANFIS的矿体品位插值

任助理; 王李管; 贾明涛

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基于粒子群优化算法和ANFIS的矿体品位插值

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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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来源
《中国有色金属学报》 |2019年第1期|194-202|共9页
作者
任助理; 王李管; 贾明涛;
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作者单位

中南大学资源与安全工程学院;

长沙 410083;

中南大学数字矿山研究中心;

长沙 410083;

中南大学资源与安全工程学院;

长沙 410083;

中南大学数字矿山研究中心;

长沙 410083;

中南大学资源与安全工程学院;

长沙 410083;

中南大学数字矿山研究中心;

长沙 410083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地下开采;
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;

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