基于GRA-AHP-云模型的矿山采掘设备选型评价附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言：矿山采掘设备选型 —— 高效采矿与安全生产的核心前提

矿山采掘设备（如掘进机、采煤机、破碎机、装载机）是地下矿与露天矿生产的核心装备，其选型合理性直接决定采矿效率、生产成本与作业安全。以地下煤矿为例，掘进机选型不当可能导致月进尺不足 80m，较最优选型效率降低 40%；而露天铁矿破碎机选型偏差，会使矿石破碎能耗增加 15%-20%，年额外成本超千万元。

矿山采掘设备选型面临三大核心挑战：一是评价指标的多维度与耦合性—— 选型需综合考虑技术性能（如掘进速度、破碎能力）、经济成本（购置成本、运维费用）、环境适配性（矿岩硬度、作业空间）、安全性能（防爆等级、故障概率）四大类指标，且指标间存在耦合（如高破碎能力设备通常购置成本高）；二是指标的模糊不确定性—— 矿岩硬度、作业空间适应性等指标难以用精确数值描述，多依赖专家经验的定性判断（如 “矿岩硬度较高”“作业空间较狭窄”）；三是权重分配的主观性—— 传统选型多依赖单一专家经验分配指标权重，易因个人认知偏差导致决策失误。

传统选型方法存在明显局限：单纯 AHP 法虽能分层确定权重，但无法处理指标模糊性；GRA 法可计算设备与理想方案的关联度，但权重依赖主观设定；云模型擅长处理模糊信息，却缺乏系统的指标权重计算机制。而GRA-AHP - 云模型融合方法，通过 AHP 确定科学权重、云模型量化模糊指标、GRA 计算综合关联度，形成 “权重 - 模糊 - 关联” 三位一体的评价体系，有效破解上述难题。本文以地下煤矿掘进机与露天铁矿破碎机选型为例，构建完整评价框架，验证方法的科学性与实用性。

二、矿山采掘设备选型的评价指标体系构建

（一）指标体系构建原则

为确保选型评价的全面性与合理性，指标体系需遵循四大原则：

1. 系统性原则：覆盖技术、经济、环境、安全四大核心维度，避免指标遗漏；

1. 可操作性原则：指标需可量化或可通过专家经验转化为模糊评价语言（如 “高”“中”“低”），避免无法获取的抽象指标；

1. 关联性原则：剔除冗余指标（如 “设备重量” 与 “作业空间适应性” 高度相关，仅保留后者），减少计算复杂度；

1. 动态适配原则：针对不同矿种（煤矿、铁矿、有色金属矿）与开采方式（地下、露天）调整指标及权重，确保适配性。

⛳️ 运行结果

一致性比率检验结果:

A1: CR = 0 (应<0.1)

A2: CR = NaN (应<0.1)

A3: CR = 0.046225 (应<0.1)

A4: CR = 0.046225 (应<0.1)

A5: CR = NaN (应<0.1)

灰色关联分析结果:

设备A的综合关联度: 0.90517

设备B的综合关联度: 0.81686

设备C的综合关联度: 0.87284

设备可购性评价结果:

设备A的可购性: 很高

设备B的可购性: 较高

设备C的可购性: 较高

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]杨光.软弱围岩公路隧道机械化钻爆施工技术与装备应用研究[D].长安大学[2025-10-20].

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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