[发明专利]一种基于神经网络优化遗传算法的爆破方案选择方法在审
| 申请号： | 201310023238.1 | 申请日： | 2013-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN103778469A | 公开（公告）日： | 2014-05-07 |
| 发明（设计）人： | 张洋;王雨虹;刘涛 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络优化遗传算法的爆破方案选择方法，其特征在于使用爆破影响因素：炮眼深(HL)、间距(S)、装药深度(B)、阻塞深度(ST)、单位炸药消耗量(PF)、钻孔率(SD)和爆破危害形式：超爆深度(BB)和飞石距离(FR)作为神经网络(ANN)的输入值和输出值加以训练，训练后的神经网络作为遗传算法(GA)的适应度函数。在使用GA寻找到最优的BB和FR，从而对爆破方案参数进行优化。主要包括数据收集、基于ANN的GA适函数的构造、基于GA的爆破方案参数选优、根据Pareto图确定爆破优化方案最终结果。可广泛用于露天矿开采工程中的爆破方案优化选择。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 优化 遗传 算法 爆破 方案 选择 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络优化遗传算法的爆破方案选择方法，其特征在于，使用的ANN为前馈式神经网络，通过GA优化BB和FR，首先收集数据用于训练和验证模型，炮眼深(HL)、间距(S)、装药深度(B)、阻塞深度(ST)、单位炸药消耗量(PF)和钻孔率(SD)作为其输入值，将超爆(BB)和飞石(FR)作为输出值（后文使用简称）,将训练后最优ANN作为GA的适应度函数，对爆破参数方案进行优化,最后针对二维优化问题，使用Pareto图确定最安全经济的爆破参数方案，本发明露天矿开采工程中的爆破方案优化选择。
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