【摘 要】
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岩石爆破平均粒径的预测对岩石采装及二次破碎具有重要意义,然而常规的神经网络预测岩石爆破平均粒径存在较大的误差。为更加合理准确预测岩石爆破粒径分布,选取台阶高度与钻
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2013BAB02B05）
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岩石爆破平均粒径的预测对岩石采装及二次破碎具有重要意义,然而常规的神经网络预测岩石爆破平均粒径存在较大的误差。为更加合理准确预测岩石爆破粒径分布,选取台阶高度与钻孔荷载比（H/B）,间距与荷载比（S/B）,荷载与孔径比（B/D）,炮泥与荷载比（T/B）,粉因数（Pf）,弹性模量（E）和现场块度大小（XB）7个主要影响岩石爆破粒径的因素,并结合BP神经网络较好的预测性,以及主成分分析（PCA）能消除自变量间的相关性和减少BP神经网络输入数据的特点,建立了基于PCA-BP神经网络的岩石爆破粒径预测模型。以48
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