【摘 要】
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以某露天矿为示范区,对训练样本中的自变量分别加减某个比率,构成两个新的训练样本,利用新训练样本和已训练好的神经网络,获取模拟仿真结果.计算两个训练样本模拟仿真值的差
【机 构】
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中国矿业大学地球科学与测绘工程学院,中国科学院地理科学与资源研究所,
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以某露天矿为示范区,对训练样本中的自变量分别加减某个比率,构成两个新的训练样本,利用新训练样本和已训练好的神经网络,获取模拟仿真结果.计算两个训练样本模拟仿真值的差及其平均值,该平均值即为各输入参数的MIV值;以MIV值为评价依据,研究了各输入参数对最远抛掷距离、抛掷率、松散系数的影响权重;对比分析了不同MIV调节率下,各输入参数影响的权重变化情况,并应用2009-2010年实际爆破观测数据进行了相关实验.结果表明:台阶高度对最远抛掷距离、抛掷率、松散系数影响最大,其权重值在0.3~0.4之间;台阶高度与抛掷率呈正相关,与最远抛掷距离、松散系数呈负相关;平均炸药单耗对抛掷率的影响较为显著,其权重值为0.2左右,炸药单耗与抛掷率呈正相关.
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