13、人工智能在矿业成本与价格预测中的应用

人工智能在矿业成本与价格预测中的应用

在矿业领域，准确估算资本支出（CAPEX）和预测铁矿石价格对项目的可行性和投资策略至关重要。本文将介绍基于元启发式算法优化的径向基函数神经网络（RBFNN）模型用于估算矿业CAPEX，以及深度学习技术在铁矿石价格预测中的应用。

基于元启发式算法的RBFNN模型估算CAPEX

1. 算法概述
   • 为了估算矿业CAPEX，采用了RBFNN模型，并结合了四种元启发式算法（MHA），包括遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）、蛾火焰优化算法（MFO）和哈里斯鹰优化算法（HHO）。
   • HHO算法从探索阶段到开发阶段模拟了兔子逃跑过程中的能量损失，开发阶段则描述了兔子的逃跑和鹰的追捕策略。其伪代码可参考相关资料。
2. 模型构建步骤
   • 设计初始结构和参数 ：首先设计RBFNN的初始结构和算法的参数。
   • 随机生成权重 ：应用MHA随机生成权重集，并启动优化过程选择最佳权重。每个种群作为一个潜在解决方案，使用适应度函数（如RMSE、MSE、MAPE或MAE）评估解决方案的适应度。
   • 确定最大迭代次数 ：大多数元启发式算法的优化机制基于共享和更新位置，因此需要设置最大迭代次数以确保算法收敛。
   • 添加优化权重并计算误差 ：将优化后的权重添加到设计好的