基于人工神经网络与支持向量机的地下矿山开发成本精准估算模型研究——承包商视角

为解决地下矿山开发成本估算误差大、传统方法精度不足的问题，研究人员采用人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)构建了承包商视角的成本预测模型。通过采集设备类型、岩石特性等关键参数，模型实现了3.05%(SVM)和5.31%(ANN)的MAPE，显著优于传统方法。该研究为矿业承包商投标决策提供了高精度工具，对降低项目风险具有重要实践意义。

　　

地下矿山开发成本估算一直是矿业项目管理中的关键难题。传统估算方法如类比法和解析模型存在明显局限，其误差范围高达±30%，而矿业承包商在投标过程中对成本偏差尤为敏感——即使5%的误差也可能导致项目亏损或竞标失败。这种精度不足主要源于矿山地质条件复杂多变、设备组合差异大等因素，使得线性模型难以捕捉成本驱动因素间的非线性关系。

针对这一行业痛点，研究人员在《Machine Learning with Applications》发表了创新性研究。该团队聚焦承包商视角，首次将人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)相结合，构建了基于实际矿山运营数据的智能估算系统。通过收集南美某矿山的岩石类型、断面面积、设备工时等8类关键参数，采用网格搜索优化超参数组合，最终开发的SVM模型将平均绝对百分比误差(MAPE)控制在3.05%，显著优于ANN模型的5.31%和行业10%的精度阈值。

技术方法上，研究团队主要运用了：1) 多层感知器(MLP)架构的ANN模型，采用ReLU激活函数和Adam优化器；2) 基于多项式核的SVR(支持向量回归)模型，通过ε-不敏感损失函数处理非线性关系；3) 网格搜索法进行超参数调优；4) 五类评估指标(R²
、MSE、RMSE、MAE、MAPE)验证模型性能。

模型构建与优化
研究采用包含岩石类型(1-5级)、断面面积(12.65-22.5m²
)、凿岩机工时等参数的数据库。通过Pearson相关性分析发现，除钻孔深度外，其余变量与成本均呈非线性关联。ANN模型选用单隐藏层(15神经元)结构，ReLU激活函数实现非线性转换，最终训练损失值达0.003，验证集R²
为0.94。

性能对比
在测试集上，SVR模型表现出更优的预测稳定性，最大偏差191.95美元(12.29%)，显著低于ANN模型的200.15美元(12.87%)。关键指标对比显示，SVR的R²
(0.94)高于ANN(0.90)，而MAPE(3.05% vs 5.31%)更接近行业理想水平。残差分析证实，SVR对高成本区间的预测波动更小。

工程应用价值
研究创新性地提出了适用于单元价格合同的成本估算框架，将承包商关注的直接成本(设备、人工、材料)和间接成本(管理、保险等)纳入统一模型。特别值得注意的是，模型在弱岩条件(5级)下的预测精度仍保持稳定，这对地质条件复杂的矿山项目尤为重要。

讨论部分指出，该研究的实际意义体现在三方面：首先，3-5%的MAPE精度可帮助承包商将投标风险控制在可控范围；其次，模型揭示了设备利用率与岩石硬度的非线性关系，为优化资源配置提供依据；最后，研究方法可扩展至竖井开挖、斜坡道开发等其他地下工程场景。作者建议后续研究可结合Transformer模型处理文本化的地质报告，并引入贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Networks)以更好地处理地质不确定性。这项成果不仅为矿业成本管理设立了新标准，其方法论对隧道工程、地下空间开发等邻域也具有借鉴价值。