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题名爆破参数智能设计的T-S模糊神经网络方法
被引量:1
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作者
魏军
迟振林
张兴帆
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机构
鞍钢大连石灰石新矿
沈阳铝镁设计研究院有限公司
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出处
《现代矿业》
CAS
2019年第9期50-55,共6页
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文摘
针对地下矿山爆破参数设计的工作繁琐、任务量大等问题,建立基于T-S模糊神经网络的地下矿山爆破参数智能设计模型,实现爆破参数快速、智能设计。以某矿山地下矿中深孔爆破为研究对象,收集大量矿山现场实测数据,以抗压强度、抗拉强度、初始弹模、弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、孔底距和排距为输入量,利用BP神经网络和T-S模糊神经网络,建立不同的地下矿山爆破参数预测模型,结果表明,T-S模糊神经网络具有更高的准确性以及更快的运行时间,能够更好地表达地下矿爆破参数与主控因素之间的非线性关系,网络预测值与目标值的均方误差达到1.375 9×10^-5 ,模型预测效果最佳,为矿山地下矿爆破参数设计提供了参考依据。
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关键词
T-S模糊神经网络
地下矿
爆破参数
智能设计
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Keywords
T-S fuzzy neural network
Underground mine
Blasting parameters
Intelligent design
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分类号
TD235
[矿业工程—矿井建设]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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