TY - JOUR A2 - Chen，秋松AU - Sun, yutian AU - Li, Guichen AU - Zhang, Junfei AU - Sun, Junbo AU - Xu，Jiahui PY - 2020 DA - 2020/04/16 TI -开发一个智能模型评估的力量巩固了粘贴回填SP - 1643529六世- 2020 AB -巩固了粘贴回填(CPB)是一种环保的复合包含我的浪费或尾矿和被广泛用作建筑材料在地下采场。在现场，CPB的单轴抗压强度是至关重要的，它与采场的稳定性密切相关。利用传统的数学模型预测CPB的极限承载力，由于极限承载力与大量影响变量之间存在高度非线性关系，难以令人满意。为了解决这一问题，本研究采用支持向量机(SVM)来预测CPB的UCS。采用甲虫天线搜索(BAS)算法对支持向量机模型的超参数进行调整;模型称为BSVM。然后，BSVM根据从实验结果中收集的数据集进行训练。为了解释每个输入变量对CPB的UCS的重要性，采用以BSVM为目标函数的敏感性研究获得变量的重要性。结果表明，该方法对测试集具有较高的预测精度，相关系数高(0.97)，均方根误差低(0.27 MPa)。 The proposed model can guide the design of CPB during mining. SN - 1687-8086 UR - https://doi.org/10.1155/2020/1643529 DO - 10.1155/2020/1643529 JF - Advances in Civil Engineering PB - Hindawi KW - ER -