基于BP神经网络理论的注浆材料模型研究
刘猛
河北鼎基环保工程集团有限公司,河北邢台,054100
摘要：以某矿现场注浆材料正交试验数据为训练样本,以注浆材料结石体28d强度为考核指标,建立BP神经网络预测模型,样本训练结果与BP神经网络模型预测结果拟合度均高于99％.选取矿山具有代表性的材料配合比实测结果与模型预测结果进行对比,结果表明:BP神经网络模型预测结果与实际结果具有较高的吻合度,能够进行注浆材料的28d强度预测.这对于快速确定注浆参数,实现突水灾害治理具有重要意义.
关键词：注浆堵水注浆材料配合比BP神经网络强度预测
分类号：TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 54-57 )
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