矿业研究与开发

作者：邓念东,丁一,邢聪聪,曹晓凡,尚慧

关键词：主成分分析(PCA);BP神经网络;充填体;强度预测

为 衡 量 矿 山 充 填 效 果,构 建 了 BP 神 经 网 络 模 型 和 PCAＧBP神经网络模型,对风积砂充填体进行强度预测.建 立模型后,选取影响充填体强度的黄土含量、风积砂含量、水 泥含量、粉煤灰含量、浓度及固化时间 ６个参数开展测试. 测试完成后,从数据的拟合度、网络的误差分析和预测结果 ３方面对模型的模拟效果进行评价.结果表明,BP 神经网 络模型数据的拟合度高,平均相对误差为１４．５７％,精度有待 提高;PCAＧBP神经网络模型数据的拟合度高,平均相对误 差为８．７１％,预测结果精度高,效果良好,可替代 BP神经网 络模型作为充填体强度预测的一种有效方法.

来源：2021年第2期

《矿业研究与开发》期刊编辑部

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