基于RBF神经网络的露天矿爆破效果预测研究

摘要：

露天矿爆破是一个受诸多因素共同影响的系统工程,是露天开采的重要环节之一,其爆破效果的优劣直接影响后续工序的完成.提高爆破技术水平和爆破质量,对矿山安全和生产具有重要的意义.本文通过随机森林选择影响爆破效果的主要参数,结合模糊评价确定爆破综合效果,建立了RBF神经网络爆破效果预测模型.将该模型应用于矿山爆破效果预测中,并将爆破现场实测的11组数据作为模型训练样本,另外5组现场数据作为预测样本进行测试,通过与BP神经网络比较,发现 RBF神经网络的预测性能更为优越,可广泛应用于现场实践中.

关键词：RBF神经网络、爆破效果、随机森林算法、模糊评价

所属期刊栏目：29

分类号：TD824(矿山开采)

资助基金："十二五"国家科技支撑计 划项 目 资助;中央高校基本科研业务费专项基金项目资助

在线出版日期：2020-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：81-84