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基于BP神经网络理论的注浆材料模型研究
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作者 刘猛 《华北科技学院学报》 2017年第3期54-57,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 注浆堵水 注浆材料配合比 BP神经网络 强度预测
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