【摘 要】
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随着充填法在地下矿山开采中的应用越来越广,在满足充填体强度要求的情况下,寻找生产成本最低的充填料浆配比对于矿山生产经营十分重要。基于人工神经网络和遗传算法提出了一
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目“基于人工智能的矿山技术经济指标动态优化”（编号：51404305）;国家自然科学基金项目“基于属性驱动的矿体动态建模及更新方法研究”（编号：51504286）;中国博士后科学基金面上项目“辰州矿业采掘计划可视化编制与优化研究”（编号：2015M 572269）;湖南省科技计划项目“辰州矿业采掘计划可视化编制与优化研究”（编号：2015RS4060）联合资助
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随着充填法在地下矿山开采中的应用越来越广,在满足充填体强度要求的情况下,寻找生产成本最低的充填料浆配比对于矿山生产经营十分重要。基于人工神经网络和遗传算法提出了一种新的充填料浆配比优化方法。首先,以水泥质量分数、粉煤灰质量分数和尾砂质量分数3个充填料浆配比参数为优化参数,以充填体强度为优化目标,建立了3-9-1的BP神经网络,并基于遗传算法对BP神经网络进行优化,建立起预测精度更高的GA_BP神经网络。然后,将预测精度更高的GA_BP神经网络作为适应度函数,结合成本计算函数,通过遗传算法进行多目标优化以获
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