权利要求
1.地下矿山卡车运输循环作业工时集成预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤： S1、针对地下矿无轨运输流程，根据运输卡车状态以及运行环境将无轨运输卡车循环作业过程细化为6个阶段； S2、分析影响卡车作业时间的因素，构建不同运输阶段下的作业工时影响因素指标体系； S3、采集不同运输阶段的卡车作业工时数据，并采集对应作业工时影响因素指标数据； S4、基于Stacking集成学习框架，构建多模型融合的Stacking集成学习工时预测模型； S5、将所述步骤S3中采集到的作业工时数据以及对应的工时影响因素数据划分为训练集和测试集，以影响因素指标为输入、作业工时为输出，对所述6个阶段对应的模型进行训练和测试，分别得到6个阶段对应的预测模型；通过待预测参数对6个阶段的作业工时分别进行预测，从而得到无轨运输循环作业工时预测值。2.根据权利要求1所述的地下矿山卡车运输循环作业工时集成预测方法，其特征在于： 在所述步骤S1中，将卡车从装矿点行驶至卸矿点、再由卸矿点返回至装矿点作为一个循环作业过程，该过程包括3个路段：地下平巷路段、斜坡道路段以及地表路段，根据运输卡车在每个路段上的工作状态将循环作业过程拆分为6个阶段：重车平巷运行阶段、重车斜坡道上行阶段、重车地表运行阶段、空车地表返回阶段、空车斜坡道下行阶段、空车平巷返回阶段。 3.根据权利要求1所述的地下矿山卡车运输循环作业工时集成预测方法，其特征在于： 在所述步骤S2中，基于实际矿山无轨运输情况，结合每个运输阶段的特点，选取影响运输卡车作业工时的影响因素，对选取的影响因素进行皮尔逊相关性分析，最终得到每个阶段的若干个相互独立的影响因素指标。 4.根据权利要求3所述的地下矿山卡车运输循环作业工时集成预测方法，其特征在于： 在确定每个运输阶段的影响因素的过程中，根据矿山实际运输情况，在斜坡道路段，基于上下行车辆需要错车的情况，将下行空车错车红灯等待时间作为空车斜坡道下行阶段中影响作业工时的重要因素。 5.根据权利要求4所述的地下矿山卡车运输循环作业工时集成预测方法，其特征在于： 在所述步骤S3中，通过计算运输卡车发生错车的概率将下行空车错车红灯等待时间分配至每一辆卡车的作业工时中，包括以下过程：
声明：
“地下矿山卡车运输循环作业工时集成预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：中冶有色网
来源：武汉理工大学
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2025年06月06日 ~ 08日 
