一种利用机器学习预测充填料浆环管压降的方法

摘要

本申请公开了一种利用机器学习预测充填料浆环管压降的方法，基于已知矿山尾砂环管实验的压降数据及其影响因素构建数据集，进行归一化处理，并确定训练集和测试集，利用机器学习算法在训练集上进行训练，建立环管压降预测模型，并在测试集上测试预测精度，该方法只需要对适量已知类型的尾砂进行试验，试验结果用于训练环管压降预测模型，即可应用于未知尾砂或不同充填工艺的环管压降预测，获得较好的预测精度，且工作量小、成本低、可靠性高。