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A comparative study on the application of various artificial neural networks to simultaneous prediction of rock fragmentation and backbreak

引用

Journal of rock Mechanics and Geotechnical Engineering 2013年第4期5卷 318-324页

作者： A.Sayadi M.Monjezi N.Talebi Manoj Khandelwal Islamic Azad University Tehran South BranchTehranIran Faculty of Engineering Tarbiat Modares University Maharana Pratap University of Agriculture and Technology

In blasting operation,the aim is to achieve proper fragmentation and to avoid undesirable events such as ***,predicting rock fragmentation and backbreak is very important to arrive at a technically and economically successful *** many parameters affect the blasting results in a complicated mechanism,employment of robust methods such as artificial neural network may be very *** this regard,this paper attends to simultaneous prediction of rock fragmentation and backbreak in the blasting operation of Tehran Cement Company limestone mines in *** propagation neural network（BPNN） and radial basis function neural network（RBFNN） are adopted for the ***,regression analysis is performed between independent and dependent *** the BPNN modeling,a network with architecture 6-10-2 is found to be optimum whereas for the RBFNN,architecture 636-2 with spread factor of 0.79 provides maximum prediction *** comparison of the developed models is fulfilled using value account for（VAF）,root mean square error（RMSE）,determination coefficient（R2） and maximum relative error（MRE）.As such,it is observed that the BPNN model is the most preferable model providing maximum accuracy and minimum ***,sensitivity analysis shows that inputs burden and stemming are the most effective parameters on the outputs fragmentation and backbreak,*** the other hand,for both of the outputs,specific charge is the least effective parameter.

关键词： rock fragmentation backbreak artificial neural network back propagation radial basis function

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