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首页> Scientific reports> Prediction of jumbo drill penetration rate in underground mines using various machine learning approaches and traditional models.

Prediction of jumbo drill penetration rate in underground mines using various machine learning approaches and traditional models.

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第一作者： Sasan,Heydari
第一单位： Department of Mining Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, 84156-83111, Iran.
作者： Sasan,Heydari [1] ; Seyed Hadi,Hoseinie [2] ; Raheb,Bagherpour [1]
作者单位： Department of Mining Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, 84156-83111, Iran. [1] Department of Mining Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, 84156-83111, Iran. hadi.hoseinie@iut.ac.ir. [2]
关键词 Multilayer perceptron neural networks (MLP)Penetration rate predictionRandom Forests (RF)Support Vector Regression (SVR)The Rock Mass Drillability Index (RDi)Traditional models
医学主题词 算法(Algorithms)
DOI 10.1038/s41598-024-59753-6
PMID 38637673
发布时间 2024-04-24
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2024年14卷1期

8928页

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