基于PSO改进的BP网络在爆破大块率优化中的应用摘要
为解决地下矿山爆破开采采场大块率较高的问题,将PSO算法应用于BP网络中,生成PSO-BP模型对影响大块产生的主要参数进行优化。以参数孔底距、排距、一次炸药单耗、起爆位置为输入因子,大块率为输出因子建立PSO-BP模型,采用现场实测数据初步训练模型,通过控制变量法对模型参数的选取分别进行敏感性分析,得出最佳的大块率PSO-BP评价模型。增加模型各输入因子水平数,按L16(34)正交表组成优选样本,经评价模型的计算预测,搜索出最优的大块率影响参数值。研究结果表明:以东际金矿为例,采用孔底起爆方式,得出最佳大块率预测值9.98%,最优参数值是排距为1.6 m,孔底距为1.8 m,一次炸药单耗为0.350 kg/m~3。
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