正交试验协同BP神经网络模型预测充填体强度

• 作者: 杨志强 董越 高谦
• 来源期刊: 材料导报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络模型 正交试验 充填体 强度预测
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 计算模拟
• 页码范围: 1032-1036
• 页数: 5页
• 分类号: TD853
• 字数: 2819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1005-023X.2018.06.033

摘要

为准确预测充填体强度,基于18组混合水平的正交试验样本,以水泥熟料、脱硫灰渣、芒硝和钢渣的掺量作为4个输入因子,以充填体的7d和28 d抗压强度作为输出因子,建立4×Y×2的BP神经网络充填体强度预测模型,并通过训练误差和预测强度误差的对比获得当隐含层神经元的个数Y取值为9时,模型的预测强度误差最小,其平均误差为0.7％.研究表明,该预测模型拟合的相关系数R高达0.999 89,7d和28 d预测强度的最大相对误差分别为4.33％和0.84％,通过正交试验协同BP神经网络模型预测充填体强度可行性较强、准确度较高.该方法具有输入数据均匀分散、齐整可比和非线性优化的优点,为充填体强度的准确预测提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高谦	北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室	297	3008	26.0	40.0
2	杨志强	北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室	103	665	13.0	20.0
6	董越	北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室	6	16	3.0	3.0