首页 期刊 矿业科学学报 基于灰色关联分析与GA-BP神经网络的拉斗铲生产能力预测 【正文】

基于灰色关联分析与GA-BP神经网络的拉斗铲生产能力预测

作者:赵红泽; 王宇新; 李淋; 郭帅; 王金瑞; 任志辉 中国矿业大学(北京)能源与矿业学院; 北京100083; 深部岩土力学与地下工程国家重点实验室; 北京100083; 神华准格尔能源有限责任公司黑岱沟露天煤矿; 内蒙古准格尔010300
灰色关联分析   bp神经网络   遗传算法   拉斗铲生产能力   预测  

摘要:为了解决拉斗铲生产能力的测量问题,本文提出一种基于灰色关联结合GA-BP神经网络的预测方法。对影响拉斗铲生产能力的12个因素进行灰色关联分析,选取实动时间、出动率、有效抛爆量和有效抛掷率4个灰色关联度大于0.7的影响因素作为输入变量,拉斗铲月生产能力作为输出变量,建立了GA-BP神经网络和BP神经网络预测模型。结果表明,GA-BP神经网络最大相对误差为8.786%,平均相对误差为3.385%,平均相对误差方差为0.0156,迭代次数为18次,各项性能均优于常规BP神经网络。GA-BP神经网络模型对拉斗铲生产能力预测的泛化性能更好,精度更高,为拉斗铲生产能力的预测提供了一种较为有效的方法。

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