基于模糊聚类及BP神经网络的采矿方法选择研究

发布时间：2019-03-30 08:15

【摘要】：以某铁矿为工程背景,采用模糊聚类分析的方法对采矿方法进行初选,建立了模糊聚类初选采矿方法可行方案集,通过模糊动态聚类分析,得到了初选方案。基于BP神经网络的方法预测了初选方案的技术经济指标,运用层次分析法,综合考虑经济因素、资源利用率、劳动生产率、安全因素、合理程度五大类因素,构建了采矿方法优选的评价指标体系,最终通过模糊数学综合评判,选取了最优采矿方法。
[Abstract]:Based on the engineering background of a certain iron mine, the method of fuzzy cluster analysis is used to carry out the primary selection of mining method, and the feasible scheme set of fuzzy clustering primary mining method is established. Through fuzzy dynamic clustering analysis, the primary selection scheme is obtained. Based on the method of BP neural network, the technical and economic indexes of the primary scheme are predicted. By using analytic hierarchy process (AHP), five kinds of factors such as economic factor, resource utilization rate, labor productivity, safety factor and reasonable degree are comprehensively considered. The evaluation index system of mining method optimization is constructed. Finally, the optimal mining method is selected by comprehensive evaluation of fuzzy mathematics.
【作者单位】： 北京矿冶研究总院;
【基金】：国家科技支撑计划项目资助(编号:2015BAB13B01) 国家国际科技合作专项资助(编号:2014DFR70340);国家国际科技合作专项资助(编号:2014DFA70760)
【分类号】：TD853.3

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本文编号：2449960