基于GEP算法的膏体充填体强度预测

《基于GEP算法的膏体充填体强度预测》是一篇关于利用基因表达编程（Gene Expression Programming, GEP）算法进行膏体充填体强度预测的研究论文。该论文旨在解决传统方法在预测膏体充填体强度时存在的精度不足、计算复杂以及难以适应不同工况的问题，通过引入先进的智能算法，提高预测的准确性和实用性。

膏体充填技术广泛应用于矿山开采中，用于填充采空区以防止地表塌陷和改善矿井安全环境。膏体充填体的强度是评价其工程性能的重要指标，直接影响到矿山的安全性和经济效益。然而，由于膏体材料的组成复杂、影响因素众多，传统的经验公式或统计模型难以准确预测其强度变化。

针对这一问题，本文提出采用GEP算法对膏体充填体的强度进行建模与预测。GEP是一种基于遗传算法的进化计算方法，能够自动构建数学表达式，并通过优化过程寻找最优解。该算法具有较强的非线性拟合能力和自适应性，特别适合处理复杂的工程问题。

论文首先对膏体充填体强度的影响因素进行了系统分析，包括水泥用量、骨料比例、水灰比、添加剂种类及养护时间等关键参数。通过对大量实验数据的收集与整理，建立了包含多个输入变量和一个输出变量（即强度值）的数据集。

随后，作者将这些数据输入GEP算法中，进行模型训练与优化。GEP算法通过生成多个候选表达式，并根据适应度函数选择最优模型，最终得到一个能够准确描述膏体充填体强度变化规律的数学模型。该模型不仅能够对已知数据进行高精度预测，还能对未知条件下的强度进行合理估算。

为了验证所建立模型的有效性，论文还进行了多组对比实验，分别使用GEP算法、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等方法进行强度预测，并将结果进行比较分析。实验结果表明，GEP算法在预测精度和稳定性方面均优于其他两种方法，尤其是在处理非线性关系和多变量交互作用时表现出更强的优势。

此外，论文还对模型的泛化能力进行了评估，通过交叉验证方法测试了模型在不同工况下的适用性。结果表明，所提出的GEP模型具有良好的泛化能力，能够在不同条件下保持较高的预测精度，为实际工程应用提供了可靠的技术支持。

本研究不仅为膏体充填体强度的预测提供了一种新的方法，也为相关领域的智能算法应用提供了有益的参考。未来的研究可以进一步探索GEP算法与其他优化算法的结合，提升模型的鲁棒性和计算效率，同时拓展其在更多工程场景中的应用范围。

综上所述，《基于GEP算法的膏体充填体强度预测》是一篇具有理论价值和实际意义的研究论文，通过引入先进的智能算法，有效解决了膏体充填体强度预测中的难题，为矿山工程的安全与高效运行提供了重要保障。