董成龍

（新疆地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開(kāi)發(fā)局第十一地質(zhì)大隊(duì)，新疆昌吉831100）

基于SVM的露天礦爆堆礦石質(zhì)量預(yù)測(cè)研究

董成龍

（新疆地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開(kāi)發(fā)局第十一地質(zhì)大隊(duì)，新疆昌吉831100）

露天礦采場(chǎng)的礦石質(zhì)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度是輸出礦石能否均勻和穩(wěn)定的前提和保證。根據(jù)臺(tái)階爆破的拋擲理論，利用支持向量機(jī)（SVM）預(yù)測(cè)露天礦采場(chǎng)爆堆的礦石質(zhì)量，既可及時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出爆堆礦石質(zhì)量情況，又可減輕人工爆堆取樣的勞動(dòng)強(qiáng)度。

支持向量機(jī)；露天礦；爆堆；礦石質(zhì)量；預(yù)測(cè)

露天礦礦石質(zhì)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度直接影響著礦石質(zhì)量的利用，關(guān)系到有用礦物開(kāi)采及其加工產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和均勻性，因此找到一種合理有效的露天礦爆堆礦石質(zhì)量預(yù)測(cè)方法就顯得尤為重要［1－2］。根據(jù)臺(tái)階爆破的拋擲理論，利用支持向量機(jī)算法借助Matlab軟件建立露天礦爆堆礦石質(zhì)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，為礦石質(zhì)量管理工作提供了更為精確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，提高了礦石質(zhì)量管理工作的效率。

1 SVM原理

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱SVM）是在有限樣本下，將實(shí)際問(wèn)題通過(guò)非線性映射轉(zhuǎn)換到高維的特征空間，在特征空間構(gòu)造線性判別函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)原空間的非線性判別函數(shù)［3－4］。SVM以置信范圍值最小化作為優(yōu)化目標(biāo)［3－5］，不同于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)方法以訓(xùn)練誤差最小化作為優(yōu)化目標(biāo)［6－9］。因此，SVM泛化能力［10］明顯優(yōu)于其他傳統(tǒng)方法。

2 SVM預(yù)測(cè)爆堆礦石質(zhì)量的原理與模型構(gòu)建流程

2.1 爆堆礦石的拋擲理論

露天礦多排炮孔爆破后，爆破的礦石前后排層層覆蓋，后排炮孔爆破的礦石依次覆蓋在前排炮孔爆破的礦石上，各排炮孔爆破后的爆堆形成具有拋物線形的外輪廓線［11］，如圖1。

由多排炮孔爆破礦石覆蓋規(guī)律示意圖看出，爆堆上某排質(zhì)量控點(diǎn)A的礦石質(zhì)量，是由疊加在該點(diǎn)上下的N層礦石決定的。而礦層的礦石質(zhì)量在豎直方向上和對(duì)應(yīng)的穿孔質(zhì)量數(shù)據(jù)相同，即A點(diǎn)礦石質(zhì)量是由疊加于其上的N層礦石質(zhì)量決定的［2，11］。因此可以用爆區(qū)前N排鉆孔全鐵品位和爆后前沖區(qū)第一排質(zhì)量控制點(diǎn)全鐵品位分別作為SVM輸入量和輸出量，設(shè)計(jì)露天礦爆堆礦石質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，SVM預(yù)測(cè)模型構(gòu)建流程如圖2。構(gòu)建流程主要包括樣本選擇、核函數(shù)及參數(shù)選擇、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試與評(píng)價(jià)。

圖1 多排炮孔爆破礦石覆蓋規(guī)律示意圖Fig.1 Schematic diagram of pattern of ore burden in multi－row blasthole blasting

圖2 SVM流程圖Fig.2 Flow chart of SVM

2.2 SVM預(yù)測(cè)模型的樣本選擇

選取新疆某露天鐵礦2012段09－3爆區(qū)前三排鉆孔全鐵品位作為訓(xùn)練和校驗(yàn)樣本，爆后前沖區(qū)第一排質(zhì)量控制點(diǎn)品位作為預(yù)報(bào)依據(jù)，將該爆區(qū)的35組樣本分為訓(xùn)練樣本和校驗(yàn)樣本。分類的形式是隨機(jī)抽取，隨機(jī)抽取到的樣本作為訓(xùn)練樣本，共30組，如表1；未被抽取的作為校驗(yàn)樣本，如表4。

2.3 SVM預(yù)測(cè)模型的核函數(shù)及參數(shù)選擇

核函數(shù)及核函數(shù)參數(shù)g、懲罰參數(shù)C的選取是構(gòu)建SVM模型關(guān)鍵［3，5］。懲罰參數(shù)C能夠在模型的復(fù)雜度和訓(xùn)練誤差之間取一個(gè)折中，以便使模型有較好的泛化能力。核函數(shù)參數(shù)g反映了訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的分布或范圍特性，它確定了局部鄰域的寬度。

常用的核函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、多項(xiàng)式函數(shù)、徑向基函數(shù)（RBF）［3－4］。分別用這三種核函數(shù)對(duì)選定樣本進(jìn)行訓(xùn)練校驗(yàn)，并進(jìn)行泛化能力對(duì)比試驗(yàn)［4］，訓(xùn)練結(jié)果見(jiàn)表2。

根據(jù)泛化能力判斷標(biāo)準(zhǔn)［10］，并結(jié)合上述訓(xùn)練結(jié)果表明：選取RBF函數(shù)作為SVM預(yù)測(cè)模型的核函數(shù)回歸效果更理想。而且RBF核函數(shù)本身參數(shù)較少，容易進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。因此，本文采用RBF函數(shù)作為SVM預(yù)測(cè)模型的核函數(shù)。

表1 訓(xùn)練樣本Table 1 Training samples

表2 SVM算法不同核函數(shù)回歸效果Table 2 Regression effect of different kernel function of SVM algorithm

2.4 預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練

首先通過(guò)粗略選擇，確定參數(shù)的選擇區(qū)間，如圖3。粗略選擇訓(xùn)練結(jié)果表明，核函數(shù)參數(shù)g在區(qū)間［2－6，23］內(nèi)變化、懲罰參數(shù)C在區(qū)間［2－3，25］內(nèi)變化時(shí)，模型準(zhǔn)確度較高。然后采用n折交互檢驗(yàn)，對(duì)確定區(qū)間內(nèi)的參數(shù)進(jìn)行精選，得到最優(yōu)的參數(shù)組合：C＝0.965、g＝0.497 83。此時(shí)，交互檢驗(yàn)均方差CVmse＝0.032 716，如圖4所示。

根據(jù)圖4的精選結(jié)果，利用得到的最佳參數(shù)進(jìn)行SVM網(wǎng)格訓(xùn)練，并運(yùn)行結(jié)果，得到原始數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比結(jié)果，如圖5所示，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 SVM模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Table 3 Comparison of predicted data of SVM model and BP Neural Network

從表3、圖5可以看出，建立的SVM模型預(yù)測(cè)結(jié)果較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相對(duì)誤差更小，精度更高，擬合優(yōu)度更好，因此基于SVM的露天礦爆堆礦石質(zhì)量預(yù)測(cè)模型有更好的推廣能力。

圖3 粗選結(jié)果3D圖Fig.3 3Ddiagram of rough selection results

圖4 精選結(jié)果3D圖Fig.4 3Ddiagram of precise selection results

圖5 原始數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.5 Correlation of original and predicted data

3 預(yù)測(cè)模型的測(cè)試與評(píng)價(jià)

將表4校驗(yàn)數(shù)據(jù)代入已經(jīng)訓(xùn)練好的SVM預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)值、相對(duì)誤差如表4所示。經(jīng)過(guò)預(yù)測(cè)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)比較，最大誤差為2.76%，最小誤差為1.25%，平均誤差為2.35%，誤差很小，表明經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的SVM預(yù)測(cè)模型具有97.24%的預(yù)測(cè)精度。因此采用SVM來(lái)預(yù)測(cè)露天礦爆堆礦石質(zhì)量，可靠性較高、實(shí)用意義明顯。

表4 校驗(yàn)樣本的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與相對(duì)誤差Table 4 Predicted data and relative error of verified sample

4 結(jié)論

1）將爆區(qū)前三排鉆孔全鐵品位作為訓(xùn)練和校驗(yàn)樣本，爆后前沖區(qū)第一排質(zhì)量控制點(diǎn)全鐵品位作為預(yù)報(bào)依據(jù)，建立的SVM爆堆礦石質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)精度高達(dá)97.24%。

2）基于SVM算法建立的爆堆礦石質(zhì)量預(yù)測(cè)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)比顯示，SVM預(yù)測(cè)模型的平均誤差更小、精度更高、擬合優(yōu)度更好。

3）基于SVM算法建立的爆堆礦石質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，簡(jiǎn)捷明快，實(shí)用性強(qiáng)，預(yù)測(cè)精度高，值得在露天礦爆堆礦石質(zhì)量預(yù)測(cè)中推廣應(yīng)用。

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Study on predicting the ore quality of blasting muckpile in open pit mine based on SVM

DONG Chenglong
（No.11Geological Party，Bureau of Geology and Mineral Exploration and Development of Xinjiang，Changji Xinjiang 831100，China）

The precision of ore quality in open pit mine is the precondition and guarantee of the evenness and stability of output ore.Based on the throwing theory of bench blasting and using the Support Vector Machine（SVM）to forecast the ore quality of blasting muckpile in open pit mine，the result not only can nicely predict the quality distribution of blasted ore piles in time，but also lighten the labor intensity of manual blasting muckpile sampling.

SVM；open pit mine；blasting muckpile；ore quality；prediction

TD235.1

Α

1671－4172（2015）02－0097－03

10.3969/j.issn.1671－4172.2015.02.022

董成龍（1986－），男，助理工程師，采礦工程專業(yè)，主要從事采礦設(shè)計(jì)與施工工作。