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基于BP网络的某矿山充填料浆配比优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对目前某矿山残矿回采充填体质量所存在的问题,提出采用分级尾砂胶结充填的方案.分析分级尾砂的物化特性,得出分级尾砂作为充填骨料的可行性.通过配比试验,初步确定影响料浆质量的因素.为了得到最优配比,采用神经网络进行优化,以料浆浓度及各组分添加量作为输入因子,塌落度、7d抗压强度及28 d抗压强度作为输出因子,并以配比实验数据为训练和检验样本来建立BP神经网络预测模型.对比隐含层节点数对模型训练过程及预测精度的影响,选取最佳预测模型结构为4-9-3.将配比参数细化输入到预测模型中,从而搜索出优选样本,得到最优配比为所(水泥)∶m(粉煤灰)∶m(尾砂)=1∶3∶8.优化结果表明:在保证强度的前提下,粉煤灰的添加可有效地降低充填成本,经济效益显著.  相似文献
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