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针对广东泥竹塘铁矿露天边坡稳定性问题,为了获得矿山的稳定露天边坡角,研究使用BP神经网络进行预测分析。在预测过程中,以边坡岩体质量系数、岩体综合抗压、抗拉强度、内聚力、结构面力学特性、边坡高度及岩体密度等7个指标为输入因子,综合国内矿山27组露天矿山现场数据,建立网络学习、训练样本库,从而实现泥竹塘铁矿稳定露天边坡角的预测。结果表明,露天边坡角的BP神经网络预测模型最大误差小于3%,训练输出误差较小,精度较高,得到的泥竹塘露天铁矿上盘最终边坡角的预测值为42.8°,上盘最终边坡角的预测值为40.1°。多年的生产实践表明,该预测成果与实际基本相符,可为今后类似工程提供参考。 相似文献
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焦炭的质量对高炉冶炼的生产有着重要的影响,为了解决焦炭质量预测问题,提出了基于BP神经网络的质量预测算法,文中详细阐述了该模型的建立过程和实现方法,同时也给出了在进行模型处理的时候数据预处理的方法。利用人工神经网络对非线性问题的模拟能力,构建了焦炭质量预测模型,测试结果表明在100组不同类型的焦炭质量预测分析中,质量预测的精度达到了95%。 相似文献
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煤与瓦斯突出强度的预测对研究煤与瓦斯突出,保证矿井安全正常生产有着重要意义。本文提出采用遗传算法结合BP神经网络的模型来预测突出强度,采用遗传算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化,将优化好的权重与阈值作用于网络进行训练,直至性能函数符合要求。实际计算表明,该模型有较好的预测精度,且克服了普通BP神经网络训练时间长、收敛速度慢的缺点,在已知瓦斯膨胀能和煤层厚度的前提下,可以用该模型对突出强度进行预测。 相似文献
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为克服传统的矿井巷道摩擦阻力系数测试方法工作量大、效率低等缺点,以摩擦阻力系数理论为基础并结合现场实际资料分析,归纳出影响矿井巷道摩擦阻力系数的主要因素:巷道断面积、巷道周长、巷道支护方式和巷道断面形状。构建基于BP神经网络的摩擦阻力系数预测模型,选取典型数据作为BP神经网络的学习样本和测试样本,运用Matlab软件进行网络训练,得到优化的网络模型。利用优化的网络模型对板石矿和大明一矿随机测点进行摩擦阻力系数预测,预测值与实测值误差不超过10%,表明该网络模型的预测结果具有较高的可靠性和工程实践价值。 相似文献
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综采工作面生产指标预测的改进型BP神经网络 总被引:8,自引:1,他引:7
应用几种改进BP算法,提高了BP神经网络的收敛速度与稳定性,详细描述了神经网络预测产量及工效的求解机理与具体实施步骤,重点研究了网络学习前后的数据处理工作、网络结构的确定方法以及网络合理的学习步数。 相似文献
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针对目前煤矿安全状况方面存在的问题,以矿井安全为研究对象,建立了煤矿安全状况综合评价的指标体系;运用层次分析法确定指标及准则层的权重,并运用模糊综合评价法生成评价样本集.最后,利用样本训练BP网络,待误差满足要求后,即可运用训练成功的BP神经网络,进行矿井安全状况综合评价. 相似文献
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为改善新疆某铅锌矿采用无底柱分段崩落法开采的爆破效果及降低爆破开采成本,本文从该矿区特殊的地质条件和现有的开采技术水平出发,利用人工神经网络建立爆破过程中采矿成本的预测与控制模型,对单位炸药消耗量、扇形深孔排距、孔底距、崩矿步距等爆破参数进行优化试验。试验与模型预测结果表明:炸药单耗为0.85 Kg/m3、排距为1.75m、孔底距为2.1m、崩矿步距为5.25m时能够取得最佳效益;利用BP神经网络对采矿成本的预测与控制模型的方法,可准确地对爆破参数进行优化,为爆破开采参数优化设计提供新思路。 相似文献
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首先对海外矿业投资的金融风险因素进行了识别,并结合Delphi法建立了相应的评价指标体系,然后应用BP神经网络模型对海外矿业投资的主要投资目的国进行预警分析。结果表明,在未来几年中加拿大、俄罗斯、澳大利亚的风险预警程度中等,巴西、印度与南非的风险预警程度较差,其中南非的经济发展状况较差,印度的国际收支状况、通胀率与财政收支状况较差,巴西的实际贷款利率过高。我国企业可以考虑在风险预警程度较轻的国家进行海外矿业投资。 相似文献
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基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计 总被引:4,自引:0,他引:4
本文采用遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实例,将该方法应用于地表沉陷预计问题中。建立了采动地表沉陷的神经网络预计模型,利用矿区大量的地表沉陷实际观测数据样本对该神经网络进行训练和学习,并用该网络对几组数据进行采动地表沉陷预计。结果表明,该神经网络预计模型具有收敛速度快、预测精度高的优点,为采动地表沉陷预计提供了实用的方法。 相似文献
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简单分析了标准BP算法存在的不足 ,介绍了单位BP算法的特点及其算法实现的具体过程 ,并成功应用于磨机故障诊断。 相似文献
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从人工神经网络的基本原理出发 ,建立了边坡稳定性分析的人工神经网络模型。选择四川和云南地区的 70个边坡实例作为学习样本 ,对BP算法进行了学习和检验。计算表明 ,BP网络性能良好 ,所建立的模型预测精度高 ,具有一定的工程实用价值 相似文献