基于BP神经网络的中深孔爆破块度预测

• 作者: 廖九波 张永贵 戴兵 朱坤磊 李义炜 范文录 赵井清
• 来源期刊: 化工矿物与加工
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 爆破块度 爆破参数 大块率
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 28-30
• 分类号: TD235.4
• 字数: 2107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-7524.2012.02.008

摘要

利用神经网络极强的非线性动态处理能力,对开磷集团用沙坝矿中深孔爆破块度进行预测.选取岩体特性、炸药性能、爆破参数作为神经网络的输入层,平均块度和大块率作为输出层,建立神经网络预测模型,进行块度预测.对比神经网络预测和工业试验所得的数据,表明神经网络预测爆破块度能取得良好的效果.该方法对于优化中深孔爆破参数具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖九波	中南大学资源与安全工程学院	16	87	4.0	9.0
2	范文录	中南大学资源与安全工程学院	13	44	4.0	6.0
3	赵井清	中南大学资源与安全工程学院	7	28	3.0	5.0
4	戴兵	中南大学资源与安全工程学院	22	213	7.0	14.0
5	李义炜		3	6	1.0	2.0
6	张永贵		5	10	2.0	2.0
7	朱坤磊	中南大学资源与安全工程学院	2	20	2.0	2.0