assembly8low的博客

本文探讨了人工智能在桥梁动态位移预测中的应用与挑战，重点分析了LSTM和GRU等深度学习模型在处理多变量时间序列数据中的表现。研究指出，堆叠LSTM模型在预测精度上表现最佳，但仍需优化参数并引入更多影响因素以提升性能。文章还综述了AI在矿业、岩土工程、空气质量监测等领域的应用，比较了不同模型的优缺点，并提出了未来研究方向，包括多源数据融合、模型结构优化及可解释性增强，旨在推动AI技术在工程安全监测中的深入应用。

本文研究了五种深度学习模型（普通LSTM、堆叠LSTM、双向LSTM、普通GRU和堆叠GRU）在桥梁动态位移预测中的应用。基于Co Luy桥的GNSS、温度和应变计数据，采用RMSE、MAE和MAPE指标评估模型性能。结果表明，堆叠LSTM在训练和测试阶段均表现出最优的预测精度，尤其在X、Y方向优于Z方向。研究验证了深度学习在桥梁健康监测中的可行性，并提出了未来可引入更多环境与荷载数据以提升预测准确性的方向。

本研究结合GIS与频率比（FR）模型，利用多层感知器神经网络（MLP-FR）对Cricovul Sarat河流域的滑坡易发性进行定量评估，并通过ROC曲线验证模型性能。结果表明MLP-FR模型的AUC值更高，预测精度优于传统FR方法。同时，探讨了GNSS技术在桥梁动态位移监测中的应用，比较了ARMA、ARIMA、卡尔曼滤波等传统方法与神经网络等机器学习方法的优缺点。研究表明，结合现代智能算法可有效提升地质灾害评估与基础设施健康监测的准确性，为防灾减灾和工程安全提供技术支持。

本文探讨了人工智能在岩土工程中的应用，重点研究了基于多层感知器与频率比相结合的方法对罗马尼亚Cricovul Sarat盆地中上游地区的滑坡易发性进行评估。通过高质量数据收集、多种预测因子分析及模型训练与验证，构建了高精度的滑坡易发性地图，并强调了数据质量、多方法融合和多因素综合分析在灾害预测中的重要性，为地质灾害防控提供了科学依据和技术支持。

本文综述了人工智能在桩承载力预测中的应用，涵盖遗传编程（GP）和基因表达式编程（GEP）等智能算法的原理与发展。文章分析了传统经验公式在桩承载力计算中的局限性，对比了多种基础与混合AI模型（如ANN、SVM、RF、GA-ANN、PSO-ANN等）的预测性能，展示了AI模型在准确性、实时决策支持和成本节约方面的显著优势。同时，探讨了AI模型面临的挑战，包括对高质量数据的依赖和工程师经验不足等问题。文中还提出了AI模型的应用工作流程、不同模型的特点对比及选型建议，并展望了理论引导的人工智能（TGAI）在未来岩土

本文综述了人工智能在岩土工程桩基础承载力验证中的应用，介绍了人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和决策树（DT）等基础AI方法的原理及其在桩基承载力预测中的表现，分析了各类方法的优缺点。同时探讨了混合AI模型通过结合多种AI技术提升预测精度的优势，并给出了模型构建流程。研究表明，AI技术特别是混合模型在处理岩土工程非线性复杂问题中具有显著潜力，为桩基础设计与施工提供了高效、可靠的预测手段。

本研究结合人工智能与双变量统计方法，利用支持向量机（SVM）和证据权重法（WOE）对罗马尼亚多布罗加地区的地下水潜力进行评估。基于10个预测因子如坡度、岩性、降雨等，通过多重共线性分析、WOE系数计算及SVM建模，生成地下水潜力图，并采用ROC曲线验证模型精度。结果显示，GPI - WOE和GPI SVM - WOE模型的AUC值均超过0.95，表明其具有高预测准确性，为干旱地区的地下水资源管理提供了科学依据。

本文综述了传统图像算法与深度学习在岩石特征提取中的应用与挑战。传统图像算法如霍夫变换、边缘检测等虽处理速度快，但受纹理、阴影等因素影响大，难以获取语义信息；而深度学习算法特别是卷积神经网络（CNN）在岩性分类、裂缝分析、颗粒尺寸评估等方面展现出更强的特征识别能力，具有高鲁棒性和自动化潜力。然而，其应用仍受限于样本多样性不足、细节挖掘不够及部分特征表征不深等问题。文章通过流程图和对比表格系统梳理了技术路径与研究进展，并展望了未来基于AI提升岩石特征提取精度的方向。

本文研究了爆破块度预测与岩石工程二维特征表征的智能方法。在爆破块度预测方面，提出了基于蚱蜢优化算法（GOA）和磷虾群算法（KHA）结合支持向量回归（SVR）的两种预测模型，并通过不同输入场景和参数设置对比分析其性能，结果表明两种方法均具有良好的预测精度。在岩石工程二维特征表征方面，综述了接触与非接触信息获取方法，重点探讨了数字摄影测量技术的应用进展，比较了传统图像处理技术与深度学习方法在岩体特征提取中的优劣。最后展望了人工智能技术在未来采矿与岩土工程中的应用前景。

本文探讨了人工智能在爆破工程中的应用，重点研究了超欠挖（OUA）和爆破块度的预测。通过PAWN方法进行变量敏感性分析，发现光泽爆破层厚度对OUA预测影响最大。提出了ALO-BPNN模型，并在OUA预测中表现出优于传统AI模型的性能。针对爆破块度预测，构建了SVR-GOA和SVR-KHA混合模型，结合优化算法提升预测精度。研究还进行了数据预处理、相关性分析与主成分分析，以提高模型可靠性。结果表明，人工智能方法在爆破参数预测中具有高准确性和应用潜力，为优化爆破设计提供了技术支持。

本研究提出一种新型混合ALO-BPNN模型，用于预测地下空间开挖中的超挖和欠挖面积。通过综合考虑爆破参数、几何特征和岩体性质三类共12个影响因素，利用蚁狮优化器（ALO）对反向传播神经网络（BPNN）进行权重与偏差优化，显著提升了预测精度。在泰安盘龙山水隧道95组实测数据基础上，模型在训练和测试阶段均表现出优越性能，R²达0.9972（训练）和0.9410（测试），RMSE最低为0.5111，优于传统BPNN、GRNN和ELM模型。该模型可有效辅助施工方案优化，降低资源损失，提升作业安全性，具有良好的工程应

本文探讨了机器学习在地下采场稀释优化中的应用，分析了非计划稀释和矿石损失的成因，包括地质、设计、爆破和操作误差等因素。综述了人工神经网络（ANN）、模糊推理系统（FIS）等人工智能方法在预测不均匀破碎方面的研究进展，比较了不同模型的性能表现。指出当前经验方法的局限性，强调AI在处理复杂非线性关系上的优势，并提出未来应结合多种算法、引入深度学习，构建更完善的智能决策支持系统以提升采矿安全与效益。

本文探讨了人工智能在岩石破碎预测中的应用现状、面临的主要挑战及未来发展方向。重点分析了数据收集与处理、模型选择与训练、以及实际应用中的关键问题，通过案例分析展示了AI模型在优化爆破作业中的潜力。文章指出，尽管人工智能在提高爆破效率和安全性方面具有广阔前景，但仍需克服数据质量、模型可解释性及系统集成等挑战，未来需加强跨学科融合与实际应用验证。

本文综述了岩石爆破性评估与人工智能在爆破工程中的应用发展。从早期经验模型到计算机数值模拟，再到当前人工智能与先进技术的集成，系统梳理了爆破与破碎研究的三个发展阶段。重点分析了传统经验方法的局限性以及人工智能技术（如ANN、GA、SVM、随机森林和混合模型）在破碎预测与参数优化中的优势与案例。同时介绍了处理不确定性的独特方法，并对比了各类方法的适用场景。文章提出了实际应用中的操作流程与建议，展望了未来人工智能算法优化、多技术融合、跨学科研究及广泛应用的发展趋势，旨在提升爆破作业的安全性、效率与可持续性。

本文综述了人工智能在爆破相关预测中的应用与进展，重点探讨了基于机器学习模型（如BO-XGBoost）对爆破诱发空气超压的高精度预测，并分析了输入参数的重要性。同时，文章回顾了传统岩石破碎预测方法的局限性，阐述了人工智能技术在捕捉复杂非线性关系方面的优势，总结了当前研究主要集中于地面振动、飞石等现象的建模。尽管面临数据质量、模型可解释性等挑战，未来通过加强数据管理、提升模型透明度、跨学科合作和建立行业标准，人工智能有望在爆破工程中实现更广泛的应用与推广。

本研究提出一种基于贝叶斯优化的XGBoost模型（BO-XGBoost），用于预测采石场爆破作业中产生的空气超压（AOp）。研究基于马来西亚四个花岗岩采石场的166组爆破数据，选取抵抗线与孔间距比（BS）、炸药单耗（PF）、单段最大药量（MC）和距爆破面距离（DI）作为输入变量，构建并优化模型。通过五折交叉验证与随机搜索（RS）对比，结果表明BO-XGBoost在训练集和测试集中均表现出更高的决定系数（R²达0.956）和更低的预测误差，具有更优的泛化能力。此外，特征重要性分析揭示了各爆破参数对空气超压的影

本文研究了多种爆破相关预测模型，重点比较了支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BPNN）及混合智能模型（如PSO-BPNN和PSO-SVM）在爆破引起的地面振动预测中的性能，并引入贝叶斯信息准则（BIC）进行模型评估。结果表明，结合粒子群优化（PSO）的混合AI模型显著优于传统经验模型，其中PSO-SVM表现最佳。此外，文章探讨了机器学习在空气超压（AOp）预测中的应用，提出基于XGBoost并结合贝叶斯优化与随机搜索的预测框架，展示了其在提升预测精度方面的潜力。研究表明，AI模型为爆破工程中的安全控制

本文探讨了人工智能在采矿与岩土工程中的两大关键应用：回填设计优化与爆破引起的地面振动预测。在回填设计中，通过引入数据驱动的机器学习模型和优化算法，综合考虑尾矿化学成分及火山灰潜力等变量，可有效降低水泥用量、减少环境影响并提升经济效益。在爆破振动预测方面，采用基于粒子群优化（PSO）的特征选择方法，结合BPNN和SVM构建混合人工智能模型，并与传统经验模型对比，显著提升了预测精度。研究表明，AI技术在提高采矿作业效率、安全性和可持续性方面具有巨大潜力，未来随着数据积累与算法进步，其应用将更加深入广泛。

本文探讨了人工智能在胶结膏体充填（CPB）材料优化设计中的应用，结合多元回归与高斯过程回归（RQGPR）模型预测UCS、屈服应力和成本等关键性能指标。通过MOPSO和NSGA-II等多目标优化算法，生成Pareto最优解集，支持在不同场景下进行方案优选。研究涵盖尾矿与水泥的物理化学性质分析，提出HRI和PRI等反应性指数，并通过多个假设案例验证了方法的有效性。该方法可显著提升CPB设计效率与准确性，降低水泥消耗，促进尾矿资源化利用，助力矿业工程可持续发展。

本文通过案例研究探讨了回填混合物在采矿工程中的设计与优化，重点分析了胶结水力回填（CHB）的单轴抗压强度预测模型，比较了非线性多元回归（NMR）与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的性能，结果显示ANFIS模型具有更高的预测精度。同时，采用PSO算法对胶结膏体回填（CPB）进行多目标优化，有效平衡了强度、流动性和成本之间的关系，显著提升了施工效率与经济性。文章最后展望了模型改进、算法拓展及实际应用推广的未来方向。

本文探讨了人工智能在微震事件识别与矿山回填设计中的应用。基于遗传编程（GP）的分类器能够高效区分微震事件与爆破/噪声信号，准确率高达96.55%，优于传统线性判别分析（LDA）。同时，人工智能在回填设计中通过预测模型与多目标优化算法（如MOPSO、NSGA-II）实现强度、成本与环境影响的平衡，提升矿山安全与可持续性。

本文提出一种基于遗传编程（GP）的新型经验模型，用于地下矿山中真实微震事件与噪声信号（特别是爆破信号）的自动区分。针对传统方法和常见机器学习算法存在的黑箱问题、过拟合及准确性不足等局限，GP模型通过符号回归和进化机制生成可解释的数学表达式，具备自动特征选择能力，有效提升了分类准确率。研究使用包含100个样本的真实数据库，结合敏感性分析优化模型参数，并与线性判别分析（LDA）进行对比，结果表明GP模型在分类性能上更具优势。该模型可应用于实时微震监测系统，提高矿山安全生产水平，降低误判带来的成本开销，具有良好的

本文探讨了机器学习在地下矿山规划与调度优化中的关键作用，重点分析了提升输入参数准确性、增强模型与实际运营的相似性、选择适用的优化目标函数以及模型对动态运营环境的适应能力。通过机器学习驱动的预测模型，可实现设备状态监测、矿石品位估计和采场性能预测，提高生产调度的可靠性与稳健性。结合大数据与智能算法，未来有望构建集成化、动态化的矿山调度系统，推动采矿业的数字化转型。

本文探讨了矿业供应链优化与地下矿山规划调度的前沿技术。在矿业供应链方面，通过建立包含设备生产、流量平衡、分配器、库存及品位约束的混合整数线性规划模型，有效提升了吞吐量并优化了资源利用；案例研究表明合理调度可显著提高产能。在地下矿山领域，分析了传统优化方法的局限性，并系统阐述了机器学习在品位估计、爆破稀释预测、卡车运输优化等方面的应用优势，提出了数据收集、预处理、模型训练与实时调整的具体操作流程。研究表明，结合约束建模与机器学习技术，可大幅提升预测准确性、决策灵活性和成本控制能力，为矿业可持续发展提供强有力的

本文探讨了大型矿业供应链的数学规划优化方法，重点分析从矿坑到SAG磨机的设备网络在运营层面的优化挑战。文章介绍了供应链结构、建模难点如非线性品位约束和复杂路线组合，并提出基于线性与整数变量的优化模型，以最大化吞吐量为目标，满足产能、质量和设备运行等多重约束。通过应用先进分析工具与求解器技术，展示了如何提升矿业运营效率，并结合实际企业案例说明优化带来的经济效益与环境改善。最后展望了未来融合不确定性建模与智能算法的发展方向。

本文探讨了长短期记忆神经网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在铁矿石价格预测中的应用。通过构建和训练LSTM与CNN模型，利用1991年至2021年的多变量时间序列数据进行实验，结果表明两种模型均能有效捕捉价格变化的复杂模式，其中LSTM表现更优，RMSE为15.826，MAPE为10.0%，VAF达86.499%。尽管模型在市场剧烈波动时存在预测偏差，但研究仍证实了深度学习技术在大宗商品价格预测中的可行性与潜力，并提出了结合实时外部因素和混合模型等改进方向。

本文探讨了人工智能在矿业成本与价格预测中的应用。一方面，采用基于元启发式算法优化的径向基函数神经网络（RBFNN）模型来估算矿业资本支出（CAPEX），通过比较遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蛾火焰优化（MFO）和哈里斯鹰优化（HHO）四种算法，结果表明MFO-RBFNN模型在预测精度上表现最优。另一方面，研究了长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在铁矿石价格预测中的应用，实验结果显示CNN在MSE、RMSE和MAE指标上均优于LSTM，展现出更高的预测准确性。未来可通过模型融合、数据

本文探讨了机器学习在露天矿矿石产量和采矿资本支出估算中的应用。通过比较GWO-MLP、PSO-MLP、GA-MLP和MLP模型，发现GWO-MLP在矿石产量估算中表现最佳。在资本支出估算方面，结合RBFNN与多种元启发式算法（GA、PSO、MFO、HHO）的方法有效提升了估算精度。文章详细介绍了各模型结构、数据划分方式及算法原理，并提供了实际应用的步骤建议，为矿业智能化决策提供了有力支持。

本研究针对露天矿卡车运输系统的矿石产量预测问题，提出了一种结合元启发式算法的多层感知器（MLP）神经网络模型。基于韩国某石灰石矿的物联网监测数据，构建包含16个输入变量的数据集，并通过Cubist算法筛选关键变量。采用灰狼优化（GWO）、粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）优化MLP模型参数，结果表明GWO-MLP在训练、验证和测试阶段均表现最优，具有最低的RMSE和最高的R²值，为矿山生产管理提供了高精度的产量预测工具。

本文探讨了人工智能在露天矿边坡稳定性预测中的应用，提出了一种基于帝国主义竞争算法优化的径向基函数神经网络（ICA-RBFNN）模型，用于高精度预测安全系数（FOS）。通过与PSO-RBFNN模型对比，并在越南某露天煤矿的实际案例中验证，结果表明ICA-RBFNN模型具有更高的预测准确性和稳定性，可有效替代传统岩土工程软件进行快速FOS估算，为矿山安全生产提供技术支持。

本研究探讨了三种人工神经网络模型（DE-ANN、PSO-ANN和SMA-ANN）在预测埃洛石对Cd2+吸收效率方面的应用。通过确定最优种群大小并评估训练与测试性能，结果表明DE-ANN在训练集上表现最佳，而PSO-ANN在测试集上更具优势。尽管模型在训练数据上表现良好，但存在过拟合风险，主要受限于小规模数据集。研究还指出了模型在不同粘土矿物和污染物上的适用性局限，并提出了未来研究方向，包括扩大数据集、拓展预测范围及探索其他机器学习算法，以提升模型的准确性与通用性。

本研究利用风化伟晶岩中的纳米管状埃洛石作为吸附剂，评估其对水中Cd2+的吸附效率，并结合人工神经网络（ANN）与三种元启发式优化算法（PSO、DE、SMA）构建了PSO-ANN、DE-ANN和SMA-ANN混合模型用于预测吸附效果。通过实验数据训练和测试，结果表明SMA-ANN模型在均方误差（MSE）和决定系数（R²）等指标上表现最优，具有更高的预测精度和稳定性。敏感性分析显示pH值对吸附过程影响最大，其次是接触时间和吸附剂用量。该研究为重金属污染治理提供了有效的建模方法和技术支持。

本研究利用人工神经网络（ANN）模型，基于无损测试指标对花岗岩的无侧限抗压强度进行可靠预测。通过构建包含92个样本的实验数据库，并采用五折交叉验证划分数据集，系统评估了432,000种不同超参数组合下的ANN模型性能。结果表明，最优模型ANN LM 3-10-1在测试集上a20-指数达到1.000，R值为0.9917，显著优于现有文献模型。研究还分析了数据归一化、激活函数等超参数的影响，并指出了模型在数据稀疏区域的局限性，为工程实践中岩石强度的非破坏性评估提供了高效、精准的工具。

本文探讨了利用无损检测指标（如干密度、有效孔隙率和压缩波速度）结合深度神经网络估算花岗岩无侧限抗压强度（UCS）的方法，旨在解决古迹保护中无法取样测试的难题。基于包含92组数据的实验数据库，构建并训练了人工神经网络模型，通过RMSE、MAPE、R²和a₂₀等指标评估模型性能。结果表明，所建模型具有较高的预测精度和拟合度，为花岗岩类建筑材料的非破坏性强度评估提供了有效工具。同时，文章也指出了当前模型在数据规模、可解释性和环境因素考虑方面的局限性，并提出了未来研究方向。

本博客探讨了在越南Coc Sau露天煤矿中，利用差分进化（DE）和粒子群优化（PSO）算法优化梯度提升机（GBM）模型，以预测钻孔作业产生的PM2.5浓度。通过数据预处理、参数优化与10折交叉验证，DE-GBM和PSO-GBM模型均表现出优异的预测性能，其中DE-GBM略优。研究验证了机器学习与元启发式算法在矿业粉尘污染预测中的潜力，为实现绿色采矿提供了技术支持。未来工作将考虑气象因素、实时监测与多区域验证以提升模型鲁棒性。

本文探讨了无人机与机器学习技术在矿山环境监测与粉尘排放预测中的应用。基于无人机的空气质量监测系统结合RGB相机和传感器，实现了对采石场环境的高效、低成本监测，并支持3D污染分布可视化。针对露天矿山钻孔作业产生的PM2.5污染问题，研究引入梯度提升机（GBM）模型，并结合粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）等元启发式算法构建混合预测模型。实验结果表明，PSO-GBM和DE-GBM模型在均方误差和决定系数等指标上优于传统GBM模型，显著提升了预测精度。未来可通过多源数据融合与算法优化进一步推广该技术，助力采矿

本研究在越南南部的Tan My和Thuong Tan采石场采用低成本无人机系统（UMS-AM）进行空气质量监测，结合多层感知器神经网络（MLP）对PM1.0、PM2.5和PM10粉尘浓度进行预测，并利用三线性插值方法生成3D空气成分模型。通过无人机搭载传感器收集数据，实现了对深基坑矿场大气环境的高效监测。研究结果表明，MLP神经网络在粉尘浓度预测方面表现良好，3D模型为环境管理提供了直观依据。该方法为采石场的可持续发展和污染防控提供了有效的技术支撑。

本文探讨了人工智能在采矿与岩土工程领域的应用，重点分析了智能采矿的三个实施级别及关键技术，包括物联网、人工智能、自动化和VR/AR等。同时，介绍了基于神经网络与无人机传感器在采石场粉尘排放模拟中的具体应用流程，涵盖数据收集、预处理、模型构建、训练与优化，并总结了该方法的优势与挑战。最后展望了人工智能在推动采矿业向绿色、智能、可持续发展方向的潜力与前景。

本文综述了人工智能在采矿与岩土工程领域的广泛应用，涵盖智能采矿、粉尘排放监测、材料性能估算、边坡稳定性预测、地下矿山调度、爆破振动与破碎预测等多个方向。通过结合人工神经网络、机器学习、深度学习及元启发式算法等技术，实现了对复杂工程问题的高效建模、精准预测与智能优化。文章还展示了多个实际案例，如基于无人机的空气质量监测、LSTM在桥梁位移预测中的应用等，并总结了各类方法的应用效果。未来，随着AI与物联网、大数据、云计算的深度融合，采矿与岩土工程将迈向更高水平的智能化、自动化与可持续发展。