基于GRA-GRNN模型的露天金属矿爆破后矿岩界线位移分析

• 作者: 刘德儿 杨鹏 罗毅超 马大喜
• 来源期刊: 有色金属工程
• 学科: 工学
• 关键词: 广义回归神经网络 灰色关联分析 误差椭圆 矿岩界线位移 空间分布度量
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 地质采矿与安全工程
• 页码范围: 102-112
• 页数: 11页
• 分类号: TD235
• 字数: 5162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1744.2020.01.015

摘要

为了避免露天金属矿爆破后导致爆堆边缘矿石品位贫化损失,需要根据最低品位阈值重新计算矿岩边界,而影响矿岩边界发生改变因素众多,需要确定主要影响因素.因此,利用爆堆爆破前地形方向和爆堆地质数据,构建灰色关联 广义回归神经网络模型(GRA-GRNN)分析爆堆矿岩边界变化主要影响因素.首先对爆堆钻孔品位数据使用析取克里金法进行空间插值,并根据矿山工艺最低品位阈值提取爆破前的矿岩边界;其次,将爆破前后的数字DEM模型进行求差,求得爆破后的爆堆数字DEM模型,并构建爆破前后爆堆数字DEM模型空间分布椭圆,从而确定爆堆爆破后的水平形变方向;对影响爆堆爆破后形变的可能因素进行提取,并应用GRA-GRNN模型选取主要影响因素及对其强度进行分析,并将其结果与BP神经网络模型预测结果进行了对比.从实验结果可知,影响爆堆爆破后形变强度排前三的因素为:爆破前地形方向、爆孔排距和列距,强度分别为0.880、0.760和0.755,预测结果优于BP模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘德儿	江西理工大学建筑与测绘工程学院	55	471	12.0	20.0
2	马大喜	江西理工大学建筑与测绘工程学院	29	191	9.0	12.0
3	杨鹏	江西理工大学建筑与测绘工程学院	8	4	1.0	2.0
4	罗毅超	江西理工大学建筑与测绘工程学院	3	0	0.0	0.0