胶结强度神经网络预测模型
The Neural Network Prediction Model of Cementing Strength作者机构：昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093
出 版 物：《价值工程》 (Value Engineering)
年 卷 期：2016年第35卷第3期
页 面：92-94页
学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学]
摘 要：胶结强度的主要影响因素有:级配、胶结剂含量、胶结料浆浓度等。神经网络具有大规模并行处理,分布式信息储存以及很强的学习能力,是解决数据间非线性映射关系的有力工具。因此,在一定实验基础下,利用神经网络建立级配、胶结剂含量、胶结料浆浓度与胶结强度4者的神经网络模型,可以有效地模拟预测胶结强度,为矿山充填胶结强度的计算提供指导作用。
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