本发明公开了一种基于矿岩
破碎机理的爆破块度预测方法,包括:根据矿岩破碎机理选择符合优选训练的矿山爆破参数作为训练样本;将收集到的爆破参数作为训练的输入值,需要进行预测的爆破参数作为测试的输入值;构建FA‑SSA‑BP神经网络优选模型;利用改进麻雀搜索算法计算并更新神经网络权值和阈值;将测试集数据输入到该模型中,对该矿山爆破块度进行预测通过分析矿岩破碎机理,结合现有的露天矿山爆破现场的影响因素以及岩体强度参数的影响,采用新的预测指标,利用具有全局搜索能力的改进麻雀搜索算法来优化BP神经网络系统中的连接权值和阈值,提高原始BP神经网络的收敛速度、稳定性和求解精度,能够快速准确地得到爆破后的平均块度和大块率。
声明:
“基于矿岩破碎机理的爆破块度预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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