本文提出了一种基于神经网络和遗传算法的多目标充填料浆配比优化方法,旨在解决矿山开采中充填法的生产成本问题。该方法首先建立了一个 BP 神经网络模型,以水泥质量分数、粉煤灰质量分数和尾砂质量分数为输入变量,充填体强度为输出变量,然后使用遗传算法对 BP 神经网络进行优化,建立起预测精度更高的 GA_BP 神经网络。接着,将预测精度更高的 GA_BP 神经网络作为适应度函数,结合成本计算函数,通过遗传算法进行多目标优化,以获取最优的充填料浆配比参数。
该方法的优势在于可以同时考虑生产成本和充填体抗压强度,解决了传统方法中单目标优化的问题。实验结果表明,当充填体抗压强度为 1.5 MPa 时的成本最低,充填料浆配比组合为水泥质量分数为 8%,粉煤灰质量分数为 2.3%,尾砂质量分数为 66.3%,最低成本为 29.3 元/t。
本文的研究结果对矿山开采中的充填法生产具有重要的指导意义,能够帮助矿山企业降低生产成本,提高生产效率。
知识点:
1. 神经网络:一种机器学习算法,能够学习和模拟复杂的非线性关系。在本文中,BP 神经网络模型被用来建立充填料浆配比与抗压强度之间的非线性关系。
2. 遗传算法:一种启发式搜索算法,能够寻找全局最优解。在本文中,遗传算法被用来对 BP 神经网络进行优化,并进行多目标优化。
3. 多目标优化:一种优化方法,能够同时考虑多个优化目标。在本文中,多目标优化方法被用来同时考虑生产成本和充填体抗压强度。
4.充填法:一种矿山开采方法,通过在采空区注入充填料浆以形成具有一定抗压强度的充填体,然后依靠充填体的支撑作用进行地下管理。
5. 充填料浆配比优化:一种优化方法,旨在寻找最优的充填料浆配比参数,以满足充填体强度的要求和降低生产成本。
6. 数据建模:一种数学模型,能够描述和模拟复杂的系统行为。在本文中,数据建模方法被用来建立充填料浆配比与抗压强度之间的非线性关系。
7. 机器学习:一种人工智能技术,能够使机器自动学习和改进。在本文中,机器学习算法被用来建立和优化 BP 神经网络模型。
8. 深度学习:一种机器学习算法,能够学习和模拟复杂的非线性关系。在本文中,深度学习算法被用来建立和优化 BP 神经网络模型。