| BP神经网络预测外加剂对充填体强度的影响 |
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| 引用本文： | 魏微,高谦,何环莎.BP神经网络预测外加剂对充填体强度的影响[J].矿业研究与开发,2014(1). |
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| 作者姓名： | 魏微 高谦 何环莎 |
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| 作者单位： | 北京科技大学土木与环境工程学院;金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室; |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划项目(2010CB731501);长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0950);河北省钢铁产业技术升级专项资金项目(SJGS-KJ-12-03) |
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| 摘 要： | 外加剂对充填体强度影响复杂,具有非线性特性,用数理统计的方法建立充填体强度与外加剂之间的关系模型很困难。因此,首先开展了全尾砂充填体强度与外加剂掺量的正交试验;然后采用BP神经网络进行试验样本的学习训练,建立充填体强度与外加剂种类及掺量之间的关系模型。结果表明,采用BP神经网络建立的预测模型,不仅对学习样本的预测精度高,更重要的是对测试样本的预测精度同样高,预测的最大误差仅为4.16%。实践证明,BP神经网络预测模型可以提高实验工作效率,节省人力、物力,为充填体添加外加剂的研究提供了一条有应用前景的理论设计途径。
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| 关 键 词： | BP神经网络 外加剂 充填体 抗压强度 |
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