金属矿山
金屬礦山
금속광산
METAL MINE
2014年
4期
65-69
,共5页
刘干%李克民%肖双双%马力
劉榦%李剋民%肖雙雙%馬力
류간%리극민%초쌍쌍%마력
抛掷爆破%有效抛掷率%可靠性%广义回归神经网络
拋擲爆破%有效拋擲率%可靠性%廣義迴歸神經網絡
포척폭파%유효포척솔%가고성%엄의회귀신경망락
Casting blast%Effective stripping ratio%Reliability%Generalized regression neural network
有效抛掷率是评价抛掷爆破效果最重要的指标之一,预测有效抛掷率可以指导露天煤矿准确制定生产计划.在分析了抛掷爆破有效抛掷率影响因素的基础上,选取抛掷爆破台阶高度、炸药单耗、底盘抵抗线、孔距、排距、煤层厚度等6个指标作为广义回归神经网络的网络输入,以有效抛掷率为网络的输出,建立了有效抛掷率预测模型,并通过MATLAB编程来实现了网络的训练和预测.实例结果表明:广义回归神经网络能够较准确地预测有效抛掷率,预测误差一般在5％左右,预测结果能够满足工程要求.
有效拋擲率是評價拋擲爆破效果最重要的指標之一,預測有效拋擲率可以指導露天煤礦準確製定生產計劃.在分析瞭拋擲爆破有效拋擲率影響因素的基礎上,選取拋擲爆破檯階高度、炸藥單耗、底盤牴抗線、孔距、排距、煤層厚度等6箇指標作為廣義迴歸神經網絡的網絡輸入,以有效拋擲率為網絡的輸齣,建立瞭有效拋擲率預測模型,併通過MATLAB編程來實現瞭網絡的訓練和預測.實例結果錶明:廣義迴歸神經網絡能夠較準確地預測有效拋擲率,預測誤差一般在5％左右,預測結果能夠滿足工程要求.
유효포척솔시평개포척폭파효과최중요적지표지일,예측유효포척솔가이지도로천매광준학제정생산계화.재분석료포척폭파유효포척솔영향인소적기출상,선취포척폭파태계고도、작약단모、저반저항선、공거、배거、매층후도등6개지표작위엄의회귀신경망락적망락수입,이유효포척솔위망락적수출,건립료유효포척솔예측모형,병통과MATLAB편정래실현료망락적훈련화예측.실례결과표명:엄의회귀신경망락능구교준학지예측유효포척솔,예측오차일반재5％좌우,예측결과능구만족공정요구.
