基于神经网络优化遗传算法的爆破参数优化

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摘要：对于露天铁矿开采而言,爆破是一项重要且危险的开采活动.从安全的角度看,爆破的两种主要危害形式为超爆和飞石.影响爆破方案的因素有很多,包括矿石的自然属性和爆破方案等.对于同一矿场主要考虑的爆破方案参数包括：炮眼深（HL）、间距（S）、装药深度（B）、阻塞深度（ST）、单位炸药消耗量（PF）和钻孔率（SD）.它们对超爆深度（BB）和飞石距离（FR）的影响是复杂的,非线 性的.为了防止超爆和飞石造成事故,爆炸的参数必须在安全、经济的范围内.本文使用爆破影响因素和BB及FR分别作为神经网络（神经网络）的输入值和输出值加以训练,训练后的神经网络作为遗传算法（GA）的适应度函数.在使用GA寻找到最优的BB和FR,从而对爆破方案参数进行优化.结果表明该方法有效可行.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/95364X/201401/48895014.html

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关键词：神经网络 遗传算法 网络优化 神经网 cqvip 神经网络 遗传算法 采矿爆破 参数优化