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摘要:
为了解决矿区爆破振动产生的危害大、影响因素多、特征参量监测结果离散和计算非线性的问题,通过建立基于遗传算法优化BP神经网络预测模型来拟合煤矿爆破振动参数与特征参量之间的非线性关系,并采用该模型对煤矿爆破振动特征参量进行了准确的预测.研究结果表明:在实际工程中,GA-BP神经网络模型对确定不容易测量的爆破振动特征参量能有效预测,同时又能节约大量人力和财力;GA-BP神经网络预测模型较经验公式、BP神经网络预测模型有更强的解决复杂非线性问题能力,其预测值与实际值的相对误差在10%以内,不易陷入局部极小值,稳定性更好,平均预测精度较高;从使用的样本数量可知该模型可为小样本、多因素影响参数预测问题提供一种切实有效的方法,且工作量小而灵活,适用性广泛.
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文献信息
篇名 基于遗传BP神经网络的煤矿爆破振动特征参量预测
来源期刊 煤炭科学技术 学科 工学
关键词 遗传算法 BP神经网络 爆破振动 特征参量预测 煤矿爆破参数
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 采矿与井巷工程
研究方向 页码范围 133-139
页数 7页 分类号 TD235.4
字数 4288字 语种 中文
DOI 10.13199/j.cnki.cst.2018.09.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方宏远 郑州大学水利与环境学院 16 50 3.0 6.0
2 张士科 安阳师范学院建筑工程学院 9 36 3.0 6.0
6 耿勇强 安阳师范学院建筑工程学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
BP神经网络
爆破振动
特征参量预测
煤矿爆破参数
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤炭科学技术
月刊
0253-2336
11-2402/TD
大16开
北京和平里青年沟路5号
80-337
1973
chi
出版文献量(篇)
8011
总下载数(次)
10
总被引数(次)
91098
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