一种基于神经网络优化算法的爆破块度预测方法及装置

本发明公开了一种基于神经网络优化算法的爆破块度预测方法及装置，本发明采用随机森林以及粒子群寻优算法，来分别对爆破块度影响数据进行特征选择处理，并利用不同算法所选择的指标，来综合确定出最优爆破块度影响指标；而后，基于该最优爆破块度影响指标，来训练模型，即可得到爆破块度预测模型；最后，利用爆破块度预测模型，则可得出矿山的爆破块度预测结果；由此，本发明基于随机森林以及粒子群寻优算法所选择出的特征来综合确定出与爆破块度最相关的指标数据，实现了基于数据驱动的特征选择，从而避免了传统技术所存在的易受人为主观经验影响的问题，基于此，提高了特征选择的准确度以及客观性，从而可增加后续爆破块度预测的准确性。