混合机器学习技术在露天矿山爆破峰值粒子速度预测中的系统综述

露天矿山爆破作业在矿物提取中至关重要，但同时也伴随着显著的环境和结构风险。爆破过程中产生的峰值粒子速度（Peak Particle Velocity, PPV）是评估爆破振动对周围结构和环境影响的关键指标。准确的PPV预测对于优化爆破实践、减少环境破坏和确保结构安全具有重要意义。传统的预测方法在处理非线性关系和高维数据时存在局限性，而机器学习（Machine Learning, ML）技术，特别是混合机器学习方法，展现出在PPV预测中的巨大潜力。本文旨在系统综述混合机器学习技术在露天矿山爆破PPV预测中的应用，探讨其优势、挑战及未来研究方向。

论文来源

本文由Gundaveni Shylaja和Ragam Prashanth共同撰写，两位作者均来自VIT-AP University的计算机科学与工程学院。论文于2025年2月18日被接受，并发表在《Artificial Intelligence Review》期刊上，DOI为10.1007/s10462-025-11156-3。

主要观点

1. 混合机器学习技术的优势

混合机器学习技术通过结合传统方法（如决策树和支持向量机）与先进技术（如集成学习和神经网络），在PPV预测中表现出色。与传统方法相比，混合模型能够有效减少偏差和方差，提高预测准确性。特别是在处理非线性关系和高维数据时，混合方法通过高级特征工程、集成学习和优化技术，增强了模型的鲁棒性和泛化能力。

支持证据：研究表明，混合和集成方法在大多数情况下优于其他技术，尤其是在地表爆破场景中。例如，混合模型在PPV预测中表现出更高的可靠性，RMSE和R²值均优于传统模型。

2. 传统方法的局限性

传统方法（如回归分析）在处理爆破振动现象的非线性关系时存在明显不足。这些方法通常仅考虑有限的参数（如炸药数量、场地常数和监测站与爆破位置的距离），而忽略了爆破设计参数的多面性。例如，传统回归模型在处理复杂的爆破设计参数（如孔直径、孔数、间距、填塞高度等）时表现不佳。

支持证据：研究表明，传统方法在预测PPV时存在较大误差，尤其是在复杂地质条件下。相比之下，机器学习模型（如CART、ML模型和MR）在预测PPV时表现出更高的准确性和可靠性。

3. 机器学习在爆破优化中的应用

机器学习技术在爆破优化中展现出巨大潜力。例如，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和极端学习机（Extreme Learning Machine, ELM）在飞石预测中表现出高准确性。此外，混合方法（如KELM和FB-SVR）通过结合多种算法的优势，显著提高了预测精度和鲁棒性。

支持证据：研究表明，混合方法在飞石和PPV预测中表现出色。例如，GPR模型在PPV预测中表现出最高的R²值和最低的RMSE值，显示出其在处理复杂数据集时的强大能力。

4. 未来研究方向

尽管混合机器学习技术在PPV预测中展现出巨大潜力，但仍存在一些挑战。未来的研究应关注以下几个方面：开发标准化数据集、提高模型的可解释性和可扩展性、扩展研究至地下爆破环境、集成实时自适应系统、自动化爆破设计优化以及解决环境和社会影响问题。

支持证据：研究表明，混合模型在处理复杂地质条件和动态爆破参数时表现出色，但在实际应用中仍面临数据质量和模型复杂性的挑战。未来的研究应致力于解决这些问题，以推动混合机器学习技术在矿山爆破中的广泛应用。

论文的意义与价值

本文系统综述了混合机器学习技术在露天矿山爆破PPV预测中的应用，探讨了其优势、挑战及未来研究方向。通过结合传统方法与先进技术，混合模型在PPV预测中展现出更高的准确性和可靠性，为优化爆破实践、减少环境破坏和确保结构安全提供了新的解决方案。本文的研究成果对于推动机器学习技术在矿山爆破中的应用具有重要意义，并为未来的研究提供了有价值的参考。

其他有价值的信息

本文还详细介绍了机器学习技术在爆破优化中的具体应用，如PSO、ELM和混合方法（如KELM和FB-SVR）。此外，本文还探讨了机器学习模型在处理复杂地质条件和动态爆破参数时的表现，为实际应用提供了宝贵的经验。

本文通过系统综述混合机器学习技术在露天矿山爆破PPV预测中的应用，展示了其在提高预测准确性、优化爆破实践和确保结构安全方面的巨大潜力。未来的研究应致力于解决数据质量和模型复杂性等挑战，以推动混合机器学习技术在矿山爆破中的广泛应用。