基于灰色关联分析与GA-BP神经网络的 拉斗铲生产能力预测

• 作者: 任志辉 李淋 王宇新 王金瑞 赵红泽 郭帅
• 来源期刊: 矿业科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色关联分析 BP神经网络 遗传算法 拉斗铲生产能力 预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 58-66
• 页数: 9页
• 分类号: TD824
• 字数: 4796字
• 语种: 中文

摘要

为了解决拉斗铲生产能力的测量问题,本文提出一种基于灰色关联结合GA-BP神经网络的预测方法.对影响拉斗铲生产能力的12个因素进行灰色关联分析,选取实动时间、出动率、有效抛爆量和有效抛掷率4个灰色关联度大于0.7的影响因素作为输入变量,拉斗铲月生产能力作为输出变量,建立了GA-BP神经网络和BP神经网络预测模型.结果表明,GA-BP神经网络最大相对误差为8.786％,平均相对误差为3.385％,平均相对误差方差为0.0156,迭代次数为18次,各项性能均优于常规BP神经网络.GA-BP神经网络模型对拉斗铲生产能力预测的泛化性能更好,精度更高,为拉斗铲生产能力的预测提供了一种较为有效的方法.