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基于IDE算法的金属矿山技术指标整体动态优化研究及应用

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为更好地利用金属矿产资源,对矿山技术指标进行整体动态优化研究.首先,分别采用核密度估计方法、BP神经网络和指数回归方法拟合技术指标关系模型;然后,在此基础上,构建了整体动态优化模型,并提出相应的改进差分进化算法;最后,将所建立的关系模型、优化模型和优化算法应用于银山铜矿.结果表明:所建立的关系模型拟合效果好,具有较高应用价值;优化结果符合矿山实际情况,验证了模型和算法的有效性,且对矿山生产和计划具有指导作用.
Research and Application on Overall Dynamic Optimization of Metal Mine Technical Indicators Based on IDE Algorithm
In order to make better use of metal mineral resources,the overall dynamic optimization study of mine technology indexes was carried out.Firstly,the kernel density estimation method,BP neural network and exponential regression method were used to fit the relationship model of technical indicators respectively.Then,based on this,the overall dynamic optimization model was constructed,and the corresponding improved differential evolution algorithm was proposed.Finally,the established relationship model,optimization model and optimization algorithm were applied to Yinshan Copper Mine.The results show that the established relationship model has good fitting effect and high application value.The optimization results are in line with the actual situation of the mine,which verifies the effectiveness of the model and algorithm,and has a guiding role in mine production and planning.

Metal minesTechnical indicatorsOverall dynamic optimizationIDE algorithmKernel density estimation methodBP neural network

王训洪、胥孝川、王昌敏

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广西科技大学经济与管理学院,广西柳州市 545006

广西科技大学广西工业高质量发展研究中心,广西柳州市 545006

东北大学资源与土木工程学院,辽宁沈阳 110819

内蒙古双利矿业有限公司,内蒙古乌拉特后旗 015542

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金属矿山 技术指标 整体动态优化 IDE算法 核密度估计方法 BP神经网络

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5207406119XGL025桂科2022AC2108421S0723S04

2024

矿业研究与开发
长沙矿山研究院有限责任公司 中国有色金属学会

矿业研究与开发

CSTPCD北大核心
影响因子：0.763
ISSN：1005-2763
年,卷(期)：2024.44(4)
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