摘要
本发明涉及岩石爆破技术领域,具体为基于神经网络的炸药与岩石智能匹配系统,包括以下模块:样本预处理模块,利用样本数据通过一定的学习规则进行训练,提高网络的适应能力;模型训练模块,采用三层神经网络来构建隧道爆破参数优化设计模型;BP模型训练及优化模块,包括BP模型训练过程以及BP模型优化过程;RBF模型训练模块,包括RBF模型训练过程以及RBF模型优化过程;有益效果为:本发明提出的基于神经网络的炸药与岩石智能匹配系统,采用人工智能神经网络方法建立了炸药与岩石匹配模型,预测结果除少数几个误差在15%左右外,其他误差均小于10%,平均误差在6%左右。同时匹配时间在45s以内,匹配效率高,匹配精度准确。
技术关键词
智能匹配系统
BP模型
模型训练模块
炸药
参数优化设计
人工智能神经网络
岩石爆破技术
神经网络预测模型
样本
网络仿真
误差
变量
节点
隧道
精度
数据
训练集