膏体充填材料配比的神经网络预测研究

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• 出版年：2009
• 作者：常庆粮；周华强；秦剑云；范军；王玉禄
• 单位1：中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室
• 出生年：1980
• 学历：博士
• 语种：中文
• 作者关键词：采矿工程；充填材料；神经网络；配比预测
• 起始页：74
• 总页数：4
• 经费资助：国家自然科学基金项目（50490270，50774077，50574089，50490273）；教育部新世纪优秀人才支持计划项目（NCET-06-0475）；全国博士学位论文作者专项资金项目（200760）
• 刊名：采矿与安全工程学报
• 是否内版：否
• 刊频：季刊
• 创刊时间：1984
• 主管单位：中华人民共和国教育部
• 主办单位：中国矿业大学；中国煤炭工业劳动保护科学技术学会
• 主编：缪协兴
• 地址：江苏徐州中国矿业大学
• 邮编：221008
• 电子信箱：gpsc@cumt.edu.cn
• 网址：http://ksyl.chinajournal.net.cn；http://www.cumt.edu.cn
• 卷：26
• 期：1
• 期刊索取号：P706 730
• 数据库收录：全国中文核心期刊；中国高校特色科技期刊；《CAJ-CD规范》执行优秀期刊；《中国科技论文在线》来源期刊；中国学术期刊综合评价数据库来源期刊；中国期刊网和中国学术期刊（光盘版）收录期刊
• 核心期刊：全国中文核心期刊

摘要

充填材料配比的预测与设计在膏体充填工程中具有十分重要的意义，充填材料的配比预测是一个典型的多变量、非线性系统.为了准确可靠的掌握充填材料的强度，在综合分析充填材料质量影响因素的基础上，采用粒子群算法来优化改进的BP神经网络技术建立了充填材料质量的预测模型.并用基于正交试验获得的充填材料试验数据作为学习训练和测试样本，对模型预测结果和实际值进行对比分析.研究结果表明，用人工神经网络方法预测充填材料配比是科学、可行的，为煤矿膏体充填开采的充填材料配比预测和评价探索出了一种新的方法.