基于GM-BP的露天矿生产材料消耗分析与预测

神经网络建模过程中隐含层节点数多采用定性、经验或者是反复实验比较结果的方式确定,一直达不到最佳的状态,引入灰色关联分析法来确定神经网络的隐含层节点数。建立GM-BP模型是结合灰色关联分析方法优化BP神经网络的隐含层结构,提高了BP网络的适应能力,使之能更有效地应用于复杂系统的建模方法。对露天矿柴油消耗进行分析和预测,可以为生产材料的合理配置提供决策支持。分析燃料柴油的主要影响因素,分别用灰色模型、多元回归分析和GM-BP模型进行比较和检验,改进后的模型具有较好的稳定性,预测准确,可为设备油耗考核和油库库存管理提供参考。