【摘 要】
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为了实现对湿喷混凝土强度的高精度预测及其配合比的智能精细化选择,本文建立了一种新型的ANN-PSO-GA模型。首先采用粒子群算法(PSO)对人工神经网络(ANN)进行优化,实现其对湿喷混凝土强度的高精度预测。然后将训练好的ANN-PSO模块联合给定工程条件作为目标函数,利用遗传算法(GA)进行寻优,即可得到满足该目标下的最优配合比。研究结果表明:以金川二矿区支护为例,该模型对该矿湿喷混凝土强度预测的平均相对误差MRE为2.755%,可决系数R2为0.980。通过联合矿山精准支护需求,
【机 构】
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北京科技大学土木与资源工程学院,中色非洲矿业有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51374034,51304011),国家重点研发计划项目(2018YFC1900603,2018YFC0604604)。
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为了实现对湿喷混凝土强度的高精度预测及其配合比的智能精细化选择,本文建立了一种新型的ANN-PSO-GA模型。首先采用粒子群算法(PSO)对人工神经网络(ANN)进行优化,实现其对湿喷混凝土强度的高精度预测。然后将训练好的ANN-PSO模块联合给定工程条件作为目标函数,利用遗传算法(GA)进行寻优,即可得到满足该目标下的最优配合比。研究结果表明:以金川二矿区支护为例,该模型对该矿湿喷混凝土强度预测的平均相对误差MRE为2.755%,可决系数R2为0.980。通过联合矿山精准支护需求,
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