【摘 要】
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为了解决拉斗铲生产能力的测量问题,本文提出一种基于灰色关联结合GA-BP神经网络的预测方法。对影响拉斗铲生产能力的12个因素进行灰色关联分析,选取实动时间、出动率、有效
【机 构】
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中国矿业大学（北京）能源与矿业学院,深部岩土力学与地下工程国家重点实验室,神华准格尔能源有限责任公司黑岱沟露天煤矿
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0808301);国家十二五科技支撑计划(2015BAK38B01);深部岩土力学与地下工程国家重点实验室开放基金(SKLGDUEK1923)
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为了解决拉斗铲生产能力的测量问题,本文提出一种基于灰色关联结合GA-BP神经网络的预测方法。对影响拉斗铲生产能力的12个因素进行灰色关联分析,选取实动时间、出动率、有效抛爆量和有效抛掷率4个灰色关联度大于0.7的影响因素作为输入变量,拉斗铲月生产能力作为输出变量,建立了GA-BP神经网络和BP神经网络预测模型。结果表明,GA-BP神经网络最大相对误差为8.786%,平均相对误差为3.385%,平均相对误差方差为0.0156,迭代次数为18次,各项性能均优于常规BP神经网络。GA-BP神经网络模型对拉斗铲生
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