基于GRA—BP神经网络的固体废弃物充填体强度预测

摘要：

为解决煤矿采空区充填材料不足和固体废弃物引起的生态环境问题,研究分析了膏体充填体强度的影响因素,采用正交试验测定了充填体样本强度,通过灰关联分析法确定了各影响因素与充填体强度之间的关联度,用改进的BP神经网络建立了以固体废弃物膏体充填体强度影响因素为输入层节点,充填体强度为输出层节点的强度预测模型;基于正交试验获得的强度试验数据作为网络的训练样本和测试样本,通过对建立的网络进行仿真模拟,检验了网络数据拟合能力和泛化能力.检验结果表明:建立的预测模型收敛速度快而且精度高,网络预测精度达到了93.75％,能够实现对充填体强度的准确预测.

关键词：固体废弃物充填体;正交试验;GRA;BP神经网络;强度预测;充填材料;充填开采

所属期刊栏目：52

分类号：TD853.34(矿山开采)

资助基金：天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项重点资助项目;中煤科工集团西安研究院有限公司重点资助项目

在线出版日期：2021-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：231-238