固体废弃物膏体充填料浆质量的神经网络研究

• 作者: 何荣军 周华强 张丽 武龙飞
• 来源期刊: 采矿与安全工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 固体废弃物膏体充填 充填料浆质量 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 352-356
• 页数: 5页
• 分类号: TD325
• 字数: 5125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3363.2008.03.022

摘要

固体废弃物膏体充填在我国煤炭系统是一种新的胶结充填模式.充填料浆质量的研究至关重要.它是一典型的多输入、多输出、非线性的模糊模型.一方面,运用神经网络结合遗传算法构造了膏体充填料浆质量的隐式模型,建立该模型的方法以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力.该模型具有较强预测能力,为优化固体废弃物膏体充填料浆质量的影响因素提供了理论依据.另一方面,利用已训练好的膏体充填料浆质量模型获得遗传算法,对充填料浆质量的影响因素进行优化,该法在配比设计时,可在较少的试验次数下获得较好的配比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何荣军		20	52	5.0	6.0
2	张丽		21	37	3.0	5.0
3	周华强	中国矿业大学矿业工程学院	48	1628	18.0	40.0
4	武龙飞	中国矿业大学矿业工程学院	5	91	4.0	5.0