作者：罗毅超; 刘德儿; 马大喜灰色关联分析蝙蝠算法径向基函数神经网络岩石位移
摘要：露天矿爆破开采产生的岩体位移将影响矿石的分布,从而造成矿石的贫化或损失。为了较准确地把握爆破后矿石分布情况,采用径向基函数神经网络对爆破后岩石的位移进行预测。由于爆破后岩石的位移十分散乱,无法将其具体到爆破的每个部位,故将其转化为剖面多边形的质量中心进行整体考虑,由此完成爆破后岩体位移的量化过程。同时,针对样本数量不足的情况,引入GRA理论,确定影响爆破后岩体位移的主要因素;利用RBFNN函数预测爆破后岩石位移的适应能力和稳定性,并采用BA算对RBFNN函数的径向基扩展速度进行确定,从而建立GRA-BA-RBFNN预测模型。最后,使用该模型对江西省德兴铜矿爆破后爆堆的质心位移进行了预测,对比未提取主要因素时的RBFNN模型和未经BA算法优化的RBFNN模型的预测结果,发现模型的精度和稳定性都有了很大的提高,该研究可以为露天矿爆破的岩石位移预测提供一定的借鉴意义。
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