基于LM算法的神经网络模型预测爆破块度_王仁超
爆破是土石坝料开采环节中最常用的方法之一。爆破块度不仅影响开采料的挖装效率,而且对坝体压实质量有很大影响,因此,通过调整爆破设计参数以控制开采料的粒度分布,是爆破实时控制的重要措施之一。在分析爆破参数对于块度影响基础上,针对传统爆破预测模型存在的不足,提出了一种基于双隐含层LM算法的神经网络模型预测爆破块度尺寸的方法。通过工程爆破试验实例,验证了该神经网络模型及计算方法的可行性及实用性,并用于指导工程需要。
- 2021-05-07
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