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首页> Scientific reports> Hybrid machine learning approach for accurate prediction of the drilling rock index.

Hybrid machine learning approach for accurate prediction of the drilling rock index.

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第一作者： Niaz Muhammad,Shahani
第一单位： School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116, China.
作者： Niaz Muhammad,Shahani [1] ; Xigui,Zheng [2] ; Xin,Wei [3] ; Jiang,Hongwei [1]
作者单位： School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116, China. [1] School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116, China. cumt_ckzxg@126.com.;The State Key Laboratory for Geo Mechanics and Deep Underground Engineering, China University of Mining & Technology, Xuzhou, 221116, China. cumt_ckzxg@126.com.;School of Mines and Civil Engineering, Liupanshui Normal University, Liupanshui, China. cumt_ckzxg@126.com.;Guizhou Guineng Investment Co., Ltd, Guiyang, China. cumt_ckzxg@126.com. [2] School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116, China. ts21020059a31@cumt.edu.cn. [3]
关键词 DrillabilityDrilling rate indexGrey wolf optimization algorithmMining engineeringXGBoost
DOI 10.1038/s41598-024-75639-z
PMID 39402133
发布时间 2024-12-03
基金项目
Project([2024]013)/Guizhou Provincial Education Department 's "Hundred Schools Thousands of Enterprises Science and Technology Research List "
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2024年14卷1期

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