【摘 要】
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在探究充填体强度值大小时为了减少人力、物力的损耗,尝试利用BP神经网络模型对某矿山的四种尾砂材料浇筑的充填体试块进行预测.建立了输入层为8,隐含层为9,输出层为2的BP神经网络模型,并用该模型对某矿山四种不同尾砂材料浇筑的充填体试块进行预测试验.在随机选择的8种试块预测试验结果中,去除误差较大的情况后,充填体27 d强度预测平均误差5.8％,充填体60 d强度预测平均误差为5％,其中最优预测值与实际偏差值仅为1％.实现了利用BP神经网络模型在不同胶凝材料、不同灰砂比、不同浓度等多个条件下对充填体强度的预测
【机 构】
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长沙矿山研究院有限责任公司,长沙410012;国家金属采矿工程技术研究中心,长沙410012
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在探究充填体强度值大小时为了减少人力、物力的损耗,尝试利用BP神经网络模型对某矿山的四种尾砂材料浇筑的充填体试块进行预测.建立了输入层为8,隐含层为9,输出层为2的BP神经网络模型,并用该模型对某矿山四种不同尾砂材料浇筑的充填体试块进行预测试验.在随机选择的8种试块预测试验结果中,去除误差较大的情况后,充填体27 d强度预测平均误差5.8％,充填体60 d强度预测平均误差为5％,其中最优预测值与实际偏差值仅为1％.实现了利用BP神经网络模型在不同胶凝材料、不同灰砂比、不同浓度等多个条件下对充填体强度的预测.为其它矿山充填体强度的预测提供一种新的思路.
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