全尾砂充填体正交-BP神经网络强度预测

摘要

某矿山采用全尾砂胶结充填,需加入减水剂以保证充填料浆流动性能,其充填体强度各影响因素之间存在着更为复杂的化学物理作用.为了解各因素对充填体强度的影响规律,准确预测其强度,建立了基于正交试验的BP神经网络全尾砂胶结充填体强度预测模型.预测过程中,为提高样本可信度,以料浆浓度、灰砂比、减水剂比例为影响因素,设计了3因素、4水平正交试验方案作为研究数据基础.采用灰色关联度理论分析了各因素对全尾砂充填体强度的影响规律,结果表明:对充填体早期强度(7 d)影响最大的是料浆质量浓度,其次为灰砂比、减水剂比例,对充填体后期强度(28 d)影响最大的是灰砂比,其次为料浆浓度、减水剂.以7d、28 d强度为输出因子,运用BP神经网络对充填体强度进行预测,预测结果与试验结果最大误差为9.98％,平均误差为2.71％,精度较高,预测可靠性强,具有较好的工程应用价值.