BP神经网络预测外加剂对充填体强度的影响

• 作者: 何环莎 高谦 魏微
• 来源期刊: 矿业研究与开发
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 外加剂 充填体 抗压强度
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 采矿与岩土工程
• 页码范围: 18-21
• 页数: 4页
• 分类号: TD679
• 语种: 中文

摘要

外加剂对充填体强度影响复杂,具有非线性特性,用数理统计的方法建立充填体强度与外加剂之间的关系模型很困难.因此,首先开展了全尾砂充填体强度与外加剂掺量的正交试验;然后采用BP神经网络进行试验样本的学习训练,建立充填体强度与外加剂种类及掺量之间的关系模型.结果表明,采用BP神经网络建立的预测模型,不仅对学习样本的预测精度高,更重要的是对测试样本的预测精度同样高,预测的最大误差仅为4.16％.实践证明,BP神经网络预测模型可以提高实验工作效率,节省人力、物力,为充填体添加外加剂的研究提供了一条有应用前景的理论设计途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高谦		297	3008	26.0	40.0
2	魏微		9	92	5.0	9.0
3	何环莎		2	11	1.0	2.0