[发明专利]一种粉煤灰膏体管道输送水力坡度模型的建立方法在审
| 申请号： | 201711239624.9 | 申请日： | 2017-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN107944163A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 何荣军;张丽;骆大勇;秦江涛;庞成;黄文祥;喻晓峰;李星亮 | 申请（专利权）人： | 重庆工程职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华智则铭知识产权代理有限公司11573 | 代理人： | 陈向敏 |
| 地址： | 402260 重*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种粉煤灰膏体管道输送水力坡度模型的建立方法，该方法将最大最小蚁群算法(MMAS)和BP神经网络结合应用于水力坡度的预测中，建立了水力坡度预测模型。经实践应用表明，该预测模型具有最大最小蚁群算法的快速收敛和全局性，又具有BP神经网络强大的映照效果，预测结果完全满足实际应用需要，为膏体充填开采系统设计提供了重要方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 粉煤 灰膏体 管道 输送 水力 坡度 模型 建立 方法 | ||
【主权项】：
一种粉煤灰膏体管道输送水力坡度模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)确定目标函数，所述目标函数采用最小二乘目标函数，如下式表示：f(X)=Σi=1r(Uis-Uiq)2]]>式中：r为试验组数；为第i组试验的实际输出；为第i组试验的期望输出；(2)管道输送试验所得数据作为样本集，并对样本集数据进行归一化处理；(3)进行BP神经网络学习，同时采用MMAS优化神经网络的权值、阈值和结构，建立管道输送水力坡度的影响因素与水力坡度的非线性映照，获得粉煤灰膏体输送的水力坡度预测模型；其中，所述水力坡度的影响因素包括浓度、流速和管径；所述粉煤灰膏体输送的水力坡度预测模型中，第一层为输入层，3个神经元，分别为浓度、流速和管径，第二层为隐层，第三层为输出层，1个神经元，为输送水力坡度。
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