人工神经网络结合遗传算法在注浆材料配方优化中的应用
宋彦波
高全臣
1.中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京,1000832.中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京,100083
摘要：采用人工神经网络技术建立了注浆加固材料组成成分与其力学性能之间的非线性多目标模型.运用遗传算法对神经网络算法进行了改进,并在大量试验数据的基础上,对改进后的人工神经网络进行训练和验证,最后得到了能预测特定配方注浆材料力学性能的人工神经网络模型.研究表明:采用能预测特定配方注浆材料力学性能的人工神经网络模型结合遗传算法对注浆材料配方进行设计,可得到注浆加固材料的优化配方,从而弥补了传统配方优化设计方法的不足.
关键词：人工神经网络遗传算法注浆材料配方非线性
分类号：TD265.4(矿山设计与建设)
论文发表日期：2006-03-02
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：5( 22-25,43 )
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