露天开采具有初期建设投资少、投产快、生产条件好、安全高效、资源回收率高等优点,安徽某铁矿在初期建设时选用露天开采。但随着露天矿山服务年限的增加,开采深度逐渐增大,露天开采面临着技术上难度加大、经济上不合理等问题。该铁矿转入地下开采是唯一途径,而确定转入地下开采稳产后的生产规模是一项重要的待决策因素。本论文以安徽某铁矿露天开采转地下开采稳产后合理生产规模优化为研究背景,在对国内外矿山合理生产规模研究文献进行综述的基础上,利用智能化系统理论与方法对金属矿山合理生产规模确定做了系统、深入地研究,本论文的主要研究内容与结论:(1)系统介绍及评价了目前国内外确定矿山合理生产规模的方法。(2)结合安徽某铁矿具体的生产背景,对影响矿山企业生产规模的内部和外部因素做了系统的阐述,并对该铁矿的各项影响因素作了初步的评价。(3)构建了基于BP人工神经网络的矿山合理生产规模智能化预测系统,并对系统的原理及结构进行了详细地分析,特别是对神经网络子系统中核心组成部分BP人工神经网络的结构及学习算法进行了详细的研究。(4)收集了35个已经成熟生产矿山的相关生产资料,并运用DEA方法对这些矿山资料进行了有效筛选而剔除技术或规模无效的矿山。然后利用这些矿山资料对智能化系统进行训练与学习,结果表明效果较好,最终得到目标矿山的合理生产规模。(5)对保障该合理生产规模的技术措施作了阐述,并对该项目进行了社会经济评价,确保智能化系统得出的生产规模在技术上可行,在经济上合理。