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作者：宋家威;郇宝乾;秦涛;张宇庭;王雪松;徐振洋;
单位：辽宁科技大学矿业工程学院;沈阳工业大学建筑与土木学院;
摘要：针对无法准确预测矿山岩石爆破后块度大小的问题，提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化的CatBoost块度预测模型。采用一种新的非线性收敛因子，引入动态权重策略，改进已有的灰狼算法(GWO),通过4个测试函数和5种优化算法验证了IGWO的寻优能力。对公开数据库和现场采集的32组数据进行预测分析。首先，采用随机森林算法进行特征重要性筛选，利用IGWO对CatBoost进行参数寻优，建立IGWO-CatBoost爆破块度预测模型；然后，将预测结果与在相同条件下建立的CatBoost、XGBoost、LightGBM模型进行对比分析。经过IGWO调参，CatBoost模型的预测准确度得到有效提高，IGWO-CatBoost模型的预测准确度均优于其他3种预测模型。对比结果表明，IGWO-CatBoost模型具有很好的预测能力和适应性。
关键词：改进灰狼算法;;IGWO-CatBoost模型;;随机森林;;块度预测
基金资助：辽宁兴辽英才项目(XLYC2203173)
