5、露天矿钻孔作业 PM2.5 预测：DE - GBM 和 PSO - GBM 模型的应用

露天矿钻孔作业 PM2.5 预测：DE - GBM 和 PSO - GBM 模型的应用

1. 模型集成背景

在露天矿钻孔作业中，准确预测 PM2.5 浓度对于实现绿色采矿至关重要。GBM 模型在预测方面有一定作用，但其基本参数如学习率、弱学习器数量和决策树深度等，在有效范围内选择最优值是一项具有挑战性的任务。传统的网格搜索或随机搜索技术存在局限性，而元启发式算法具有明显优势：
1. 更广泛的搜索空间探索 ：元启发式算法利用多种搜索策略，能有效探索复杂的高维搜索空间，这是基于网格的方法难以做到的。
2. 灵活性和适应性 ：可根据问题特征和约束动态调整搜索行为，而网格搜索依赖预定义的网格点，适应变化问题条件的能力有限。
3. 高效处理连续和离散变量 ：适合处理包含连续和离散变量的优化问题，能全面探索解空间，而网格搜索主要适用于离散变量，处理连续变量时因网格粒度有限而困难。
4. 全局优化能力 ：即使在多峰和非凸问题中，也能找到接近最优或全局最优解，避免陷入局部最优，而网格搜索容易被困在局部最优。
5. 计算效率 ：通过智能搜索启发式和自适应技术，减少找到良好解所需的函数评估次数，在高维优化问题中优势明显。

因此，采用 DE 和 PSO 算法优化 GBM 模型的参数，用于预测越南 Coc Sau 露天煤矿钻孔作业产生的 PM2.5 浓度。

2. 模型集成流程

为了将 DE - GBM 和 PSO - GBM 模型进行混合，具体