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固体废弃物膏体充填料浆质量的神经网络研究
引用本文:何荣军,张丽,周华强,武龙飞.固体废弃物膏体充填料浆质量的神经网络研究[J].采矿与安全工程学报,2008,25(3).
作者姓名:何荣军  张丽  周华强  武龙飞
作者单位:1. 重庆工程职业技术学院,重庆,400037
2. 中国矿业大学,矿业工程学院,江苏,徐州,221116
摘    要:固体废弃物膏体充填在我国煤炭系统是一种新的胶结充填模式.充填料浆质量的研究至关重要.它是一典型的多输入、多输出、非线性的模糊模型.一方面,运用神经网络结合遗传算法构造了膏体充填料浆质量的隐式模型,建立该模型的方法以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力.该模型具有较强预测能力,为优化固体废弃物膏体充填料浆质量的影响因素提供了理论依据.另一方面,利用已训练好的膏体充填料浆质量模型获得遗传算法,对充填料浆质量的影响因素进行优化,该法在配比设计时,可在较少的试验次数下获得较好的配比.

关 键 词:固体废弃物膏体充填  充填料浆质量  神经网络  遗传算法

Research on Quality of Solid Waste Paste for Backfilling Based on Neural Network
HE Rong-jun,ZHANG Li,ZHOU Hua-qiang,WU Long-fei.Research on Quality of Solid Waste Paste for Backfilling Based on Neural Network[J].Journal of Mining and Safety Engineering,2008,25(3).
Authors:HE Rong-jun  ZHANG Li  ZHOU Hua-qiang  WU Long-fei
Affiliation:1.Chongqing Vocational Institute of Engineering;Chongqing 400037;China;2.School of Mining Engineering;China University of Mining & Technology;Xuzhou;Jiangsu 221116;China
Abstract:Solid waste paste filling is a new method of cemented backfilling.The study of the backfill pulp quality is of great importance because it is a typical multi-input,multi-output,and non-linear fuzzy model.On one hand,the implicit model of the backfill pulp quality is formed based on GA and BP.The method is based on the neural network,and the weights of neural network are trained by genetic algorithm.So it remains the global stochastically searching ability of genetic algorithm and the robustness and self-lea...
Keywords:solid waste paste filling  backfill pulp quality  neural network  genetic algorithm  
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