基于PCA和改进BP组合预测模型的矿岩可爆性研究

发布时间：2019-01-09 15:22

【摘要】：为了更精确地对矿岩可爆性进行预测分级,对BP神经网络评价方法进行优化,建立了主成分分析法和改进BP神经网络相结合的矿岩可爆性分级评价模型。以具体矿山为例,考虑影响矿岩可爆性的10项评判指标,统计15个实际矿山的样本数据。利用SPSS软件对样本数据进行主成分分析,将输出结果作为改进BP神经网络的输入因子,矿岩的爆破等级作为输出因子,得到的分级预测结果更加准确且精度更高。结果表明:该模型对矿岩可爆性分级的相对误差都控制在6%以内,与未经主成分分析的BP神经网络预测误差相比,预测精度显著提高。该组合预测模型为矿岩的可爆性分级提供了一种更加完善的评价体系。
[Abstract]:In order to predict and classify ore rock explosibility more accurately, the evaluation method of BP neural network is optimized, and a model of ore rock explosion classification evaluation combining principal component analysis and improved BP neural network is established. Taking a specific mine as an example, the sample data of 15 actual mines are counted by considering 10 evaluation indexes which affect the explosibility of ore and rock. Using SPSS software to analyze the sample data, the output result is regarded as the input factor of improved BP neural network, and the blasting grade of ore rock is taken as the output factor. The result of classification prediction is more accurate and accurate. The results show that the relative error of the model for the classification of ore and rock blastability is less than 6%, and the prediction accuracy is significantly improved compared with the prediction error of BP neural network without principal component analysis. The combined prediction model provides a more perfect evaluation system for the explosive classification of ore rocks.
【作者单位】： 中南大学资源与安全工程学院;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2013BAB02B05)
【分类号】：TD235.1

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本文编号：2405801