充填膏体流变参数优化预测模型

• 作者: 刘伟军 张钦礼 王新民 陈秋松
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 充填膏体 流变参数 预测模型 影响因素
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 地质工程? 土木工程
• 页码范围: 124-130
• 页数: 7页
• 分类号: TD862
• 字数: 4190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2018.01.017

摘要

为了更精确地对充填膏体流变参数进行优化预测,建立主成分分析法(PCA)和改进的BP神经网络(I-BPNN)相结合的优化预测模型.以某金属矿山充填膏体配比实验为基础,利用主成分分析法对充填膏体流变参数影响因素(膏体质量分数、砂灰质量比、料浆容重和坍落度等)进行预处理,得出主成分,再利用改进BP神经网络模型进行预测,最终得到更准确的充填膏体流变参数预测结果.研究结果表明:该模型对充填膏体屈服应力、黏度等流变参数优化预测的相对误差都控制在5％以内,较未经主成分分析的BP神经网络预测结果,经主成分分析后,屈服应力预测相对误差降低0.48％～7.29％和黏度相对误差降低1.67％～6.20％,表明该模型对充填膏体流变参数预测是合理、有效的,屈服应力与黏度的预测精度显著提高,为充填膏体流变参数优化预测提供了一种新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新民	中南大学资源与安全工程学院	181	2580	25.0	40.0
2	张钦礼	中南大学资源与安全工程学院	180	2235	24.0	38.0
3	陈秋松	中南大学资源与安全工程学院	22	131	8.0	10.0
4	刘伟军	中南大学资源与安全工程学院	5	26	3.0	5.0