本發(fā)明提出了一種基于PSO?SVM算法和圖像識別的圍巖質(zhì)量在線分級方法,其步驟為:選擇實(shí)時獲取的圍巖地質(zhì)參數(shù)和掘進(jìn)參數(shù)作為輸入指標(biāo);利用巖渣圖像拍攝裝置對TBM皮帶機(jī)上的巖渣進(jìn)行圖像拍攝,利用圖像識別處理方法獲取巖渣的粒度分布;基于PSO?SVM智能算法構(gòu)建圍巖分級理論下的SVM學(xué)習(xí)模型,將學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)輸入SVM學(xué)習(xí)模型;利用PSO算法優(yōu)化SVM學(xué)習(xí)模型的參數(shù),利用優(yōu)化參數(shù)建立SVM預(yù)測模型,將檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)組成的樣本訓(xùn)練集輸入到SVM預(yù)測模型,得到圍巖實(shí)時分級輸出結(jié)果。本發(fā)明基于粒子群的支持向量機(jī)算法對圍巖進(jìn)行實(shí)時分級,可準(zhǔn)確預(yù)測當(dāng)前掘進(jìn)地層的圍巖質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)參數(shù)的適時調(diào)整優(yōu)化,保障安全高效施工。
聲明:
“基于PSO-SVM算法和圖像識別的圍巖質(zhì)量在線分級方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)