基于PSO改进的BP网络在爆破大块率优化中的应用

• 作者: 孙贵东 戴兵 赵国彦 陈英
• 来源期刊: 爆破
• 学科: 工学
• 关键词: 大块率 优化 PSO-BP模型 预测值 影响参数
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与技术探索
• 页码范围: 15-19,39
• 页数: 6页
• 分类号: TD235
• 字数: 3855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1001-487X.2017.02.003

摘要

为解决地下矿山爆破开采采场大块率较高的问题,将PSO算法应用于BP网络中,生成PSO-BP模型对影响大块产生的主要参数进行优化.以参数孔底距、排距、一次炸药单耗、起爆位置为输入因子,大块率为输出因子建立PSO-BP模型,采用现场实测数据初步训练模型,通过控制变量法对模型参数的选取分别进行敏感性分析,得出最佳的大块率PSO-BP评价模型.增加模型各输入因子水平数,按L16(34)正交表组成优选样本,经评价模型的计算预测,搜索出最优的大块率影响参数值.研究结果表明:以东际金矿为例,采用孔底起爆方式,得出最佳大块率预测值9.98%,最优参数值是排距为1.6 m,孔底距为1.8 m,一次炸药单耗为0.350 kg/m3.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴兵	中南大学资源与安全工程学院	22	213	7.0	14.0
2	赵国彦	中南大学资源与安全工程学院	151	2274	25.0	40.0
3	陈英	中南大学资源与安全工程学院	31	121	7.0	9.0
4	孙贵东	中南大学资源与安全工程学院	1	5	1.0	1.0