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基于Weibull模型的高台阶抛掷爆破爆堆形态BP神经网络预测
被引量:
18
1
作者
韩亮
刘殿书
+1 位作者
李红江
王宇涛
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1947-1952,共6页
为了预测高台阶抛掷爆破爆堆形态,引入Weibull模型作为数学模型对实测爆堆曲线进行模拟,在此基础上,将试验中影响爆堆形态的8个参数与模拟得到的Weibull控制参数及松散系数作为输入输出层学习样本,建立BP神经网络。结果表明:Weibull模...
为了预测高台阶抛掷爆破爆堆形态,引入Weibull模型作为数学模型对实测爆堆曲线进行模拟,在此基础上,将试验中影响爆堆形态的8个参数与模拟得到的Weibull控制参数及松散系数作为输入输出层学习样本,建立BP神经网络。结果表明:Weibull模型可以较好地模拟真实爆堆。利用训练完成的BP神经网络预测爆堆形态时,各参数的预测误差均未超过5%,预测爆堆曲线接近真实爆堆曲线,其中Weibull模型控制参数的预测精度直接影响预测结果,松散系数ξ的预测精度则在将Weibull概率密度函数反无量纲化的过程中间接影响预测效果。
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关键词
高台阶抛掷爆破
爆堆形态模拟
爆堆形态预测
Weibull模型
BP神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于Weibull模型的高台阶抛掷爆破爆堆形态BP神经网络预测
被引量:
18
1
作者
韩亮
刘殿书
李红江
王宇涛
机构
中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院
北京天地华泰采矿工程技术有限公司
北京宝地益联地质勘查工程技术有限公司
出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1947-1952,共6页
文摘
为了预测高台阶抛掷爆破爆堆形态,引入Weibull模型作为数学模型对实测爆堆曲线进行模拟,在此基础上,将试验中影响爆堆形态的8个参数与模拟得到的Weibull控制参数及松散系数作为输入输出层学习样本,建立BP神经网络。结果表明:Weibull模型可以较好地模拟真实爆堆。利用训练完成的BP神经网络预测爆堆形态时,各参数的预测误差均未超过5%,预测爆堆曲线接近真实爆堆曲线,其中Weibull模型控制参数的预测精度直接影响预测结果,松散系数ξ的预测精度则在将Weibull概率密度函数反无量纲化的过程中间接影响预测效果。
关键词
高台阶抛掷爆破
爆堆形态模拟
爆堆形态预测
Weibull模型
BP神经网络
Keywords
high bench cast blasting
muck
pile
simulation
muck pile forecast
Weibull model
BP neural network
分类号
TD235.31 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Weibull模型的高台阶抛掷爆破爆堆形态BP神经网络预测
韩亮
刘殿书
李红江
王宇涛
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
18
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