【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种矿岩強度预测方法，尤其是涉及ー种基于分量热力学基因表达式编程的矿岩强度预测方法。
技术介绍
矿岩强度问题是矿业工程中的基本问题，但是由于传统的矿岩强度预测方法需要进行大量的现场试验，从而导致人力、资金等急剧增加。在实际工程实践中受资金、设备等条件的制约，往往无法进行大量的现场试验。因此如何高效、准确地预测矿岩強度，是许多工程人员十分关注的重要问题。目前，用于矿岩強度的预测方法有很多，主要可以分为数学物理预测方法和智能预测方法。数学物理预测方法需要工程人员掌握比较多的专业知识，因此普适性不是很強。而智能预测方法则是融合计算机科学技木，尤其是智能计算技术而发展的一种简单易行，无需工程人员掌握很多的领域知识，并且具有灵活、通用性强，可 满足复杂多样的实际工程需求等优点。因此智能预测方法具有广阔的前景，是当前矿岩强度预测研究的热点。目前，矿岩强度的智能预测方法主要是神经网络，支持向量机等方法。但这些方法存在着很多不足，实际工程效果并不是很理想。神经网络和支持向量机的方法存在的主要问题是需要采集矿岩试件数量较多，当矿岩试件数量较少容易过度拟合，所获得的模...
【技术保护点】
一种基于分量热力学基因表达式编程的矿岩强度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集N个矿岩样本,并针对N个矿岩样本的吸水率、干密度、波阻抗、动泊松比、动弹性模量以及抗压强度进行实验后获得每一个矿岩样本的试验数据；并将N个矿岩样本的试验数据记为矩阵A；步骤2，用户自定义初始化参数，所述初始化参数包括种群大小PS,子种群大小M，最大评价次数MAX_FE，比例因子α，等级数K，Markov链长LK，初始温度T0，函数符和终结符,基因长度，基因个数，变异概率，插串概率，插串长度以及重组概率；步骤3，令当前演化代数t=0;温度下降因子k=0;温度T=T0;步骤4,产生初始化种...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：郭肇禄，吴志健，董晓健，李元香，张勇，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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