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基于BP神经网络的凿岩爆破参数优选
摘要
本文旨在探讨基于BP神经网络的凿岩爆破参数优选方法，研究使用BP神经网络模型优化爆破参数的可行性和有效性。研究结果表明，BP神经网络模型可用于凿岩爆破参数优选，同时可获得较好的爆破效果和经济效益。
关键词：凿岩爆破；BP神经网络；参数优选；经济效益
引言
凿岩爆破作为采矿、建筑等行业的重要工艺之一，对于提高生产效率、降低成本、确保工程安全等都起到了极为重要的作用。但是，在实际应用中，由于凿岩条件、岩石种类、爆破药剂及设备的不同，爆破效果很难保证。因此，如何根据实际情况确定合适的爆破参数，成为了工程技术人员探讨的重要问题。
近年来，神经网络技术在多个领域得到了广泛应用，其中也包括了爆破参数的优选。BP神经网络模型在实际应用中已经成为了一种常见的手段，因其准确性和灵活性而受到了广泛关注。本文将探讨基于BP神经网络的凿岩爆破参数优选方法，并探究其优劣及其影响。
方法
本研究采用了实验结合理论的方法，以某凿岩场为研究对象，以岩体破碎程度作为评价准则，选取粉状爆破药进行实验。
首先，收集了该凿岩场的相关基本数据，包括岩石种类、岩石密度、爆破药物品号、连爆点间距、装药密度等数据，共计15条数据。然后，以设计因素为自变量，按照正交比较法设计了16组实验方案，包括爆破药药量、起爆方式、装药方式、装药密度四个因素，每个因选取4个水平进行配对组合。最后，基于实际情况，选取50个点进行爆破试验，并记录了爆破后岩石破碎程度，并对实验数据进行统计处理。
接下来，采用MATLAB工具，构造了基于BP神经网络的凿岩爆破参数优选模型。首先，将15条数据按照1:3的比例随机分成训练集和测试集两部分。然后，将训练集数据输入BP神经网络模型，建立模型，并进行训练。最后，利用测试集数据对模型进行测试和评估。
结果与分析
经过实验和模拟，我们得到了以下主要结论：
1.基于正交比较法设计的16组实验方案，都可以取得一定的岩石破碎程度，爆破效果较好。
2.BP神经网络模型具有较好的训练和预测能力，在14个测试集中，误差率在10%以内的数据占80%以上。
3.通过BP神经网络模型优化得出的爆破参数组合，在岩石破碎程度评价指标上，高于其他所有实验方案。
4.在爆破效果和经济效益方面，优选出的爆破参数组合均明显优于其他实验方案，有着明显的实用价值。
结论
通过本研究，我们验证了基于BP神经网络的凿岩爆破参数优选方法的可行性和有效性，利用BP神经网络模型优化得出的爆破参数组合，具有优异的爆破效果和经济效益表现。因此，建议在实际工程中，采用BP神经网络优选凿岩爆破参数的方法，优化爆破工艺，提高生产效率，降低成本，保障工程安全。