【摘要】：為了更精確地對(duì)礦巖可爆性進(jìn)行預(yù)測分級(jí),對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行優(yōu)化,建立了主成分分析法和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的礦巖可爆性分級(jí)評(píng)價(jià)模型。以具體礦山為例,考慮影響礦巖可爆性的10項(xiàng)評(píng)判指標(biāo),統(tǒng)計(jì)15個(gè)實(shí)際礦山的樣本數(shù)據(jù)。利用SPSS軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,將輸出結(jié)果作為改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入因子,礦巖的爆破等級(jí)作為輸出因子,得到的分級(jí)預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確且精度更高。結(jié)果表明:該模型對(duì)礦巖可爆性分級(jí)的相對(duì)誤差都控制在6%以內(nèi),與未經(jīng)主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差相比,預(yù)測精度顯著提高。該組合預(yù)測模型為礦巖的可爆性分級(jí)提供了一種更加完善的評(píng)價(jià)體系。
[Abstract]:In order to predict and classify ore rock explosibility more accurately, the evaluation method of BP neural network is optimized, and a model of ore rock explosion classification evaluation combining principal component analysis and improved BP neural network is established. Taking a specific mine as an example, the sample data of 15 actual mines are counted by considering 10 evaluation indexes which affect the explosibility of ore and rock. Using SPSS software to analyze the sample data, the output result is regarded as the input factor of improved BP neural network, and the blasting grade of ore rock is taken as the output factor. The result of classification prediction is more accurate and accurate. The results show that the relative error of the model for the classification of ore and rock blastability is less than 6%, and the prediction accuracy is significantly improved compared with the prediction error of BP neural network without principal component analysis. The combined prediction model provides a more perfect evaluation system for the explosive classification of ore rocks.
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAB02B05)
【分類號(hào)】：TD235.1

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本文編號(hào)：2405801