联系人: 苏海彬
所在地:湖南 长沙市
本申请公开了一种利用机器学习预测充填料浆环管压降的方法,基于已知矿山尾砂环管实验的压降数据及其影响因素构建数据集,进行归一化处理,并确定训练集和测试集,利用机器学习算法在训练集上进行训练,建立环管压降预测模型,并在测试集上测试预测精度,该方法只需要对适量已知类型的尾砂进行试验,试验结果用于训练环管压降预测模型,即可应用于未知尾砂或不同充填工艺的环管压降预测,获得较好的预测精度,且工作量小、成本低、可靠性高。
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