金属矿山岩层移动角选取的BP神经网络模型及工程应用

金属矿山岩层移动角选取的BP神经网络模型及工程应用一、引言

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状和进展

1.3研究内容和目的

二、研究方法

2.1BP神经网络原理

2.2岩层移动角选取的关键指标

2.3数据采集和预处理

2.4神经网络模型构建和优化

三、模型验证和评估

3.1实验设计

3.2模型验证结果分析

3.3模型评估指标和分析

四、工程应用

4.1工程概况

4.2模型应用场景和流程

4.3应用结果的效果和经验总结

五、结论和展望

5.1研究结论

5.2研究不足和发展方向的探讨

参考文献一、引言

随着工业化的快速发展，金属矿山产业已成为国内外经济的重要支柱之一。然而在矿山开采过程中，由于矿体结构复杂、地质条件多变，常常会出现岩层移动的情况，导致矿山运营成本增加、安全风险加大等问题。因此，如何准确地预测岩层移动角，对于提高矿山的生产效率和经济效益具有重要的意义。

目前，已有许多学者通过实验和理论分析研究了岩层移动角的准确预测方法，其中涉及到样品采集、实验测量技术和数学模型等方面。然而，受限于传统方法的错误率较高、取样量少、精度不高等问题，这些方法已不能满足工业生产的需要。

为了进一步提高岩层移动角的预测精度和准确性，研究者将神经网络技术应用于岩层移动角的预测中。神经网络是一种通过模拟神经系统内神经元之间相互作用和细胞间信息传递方式，解释和模拟人类智能的方法。利用神经网络技术，可以通过对岩层内部结构特征和运动规律的分析来预测岩层移动的方向和角度。

本文主要研究基于BP神经网络算法的岩层移动角选取模型，旨在完善矿山智能化管理系统，进一步提高生产效率和经济效益。本文分为五个章节，具体内容如下：

第一章：引言。本章阐明金属矿山岩层移动角选取问题的背景意义，介绍国内外研究现状和研究内容及目的。

第二章：研究方法。本章介绍BP神经网络原理、岩层移动角选取的关键指标、数据采集和预处理、神经网络模型构建和优化等内容，为后续实验提供理论支持。

第三章：模型验证和评估。本章设计实验方案，采用BP神经网络模型对岩层移动角进行预测，并对模型预测结果进行分析和评估。

第四章：工程应用。本章利用矿山实际数据进行模型应用测试，探讨模型应用场景和流程，评估模型的有效性和实用性。

第五章：结论和展望。本章总结研究成果，讨论不足之处和未来研究发展方向。同时，为其他矿山预测问题提供参考意义。

综上所述，本文通过研究BP神经网络模型在金属矿山岩层移动角选取中的应用，为矿山智能化管理和高效生产提供了一种新的方法和思路，对于推动矿山行业的可持续发展具有积极的作用。二、研究方法

本文采用BP神经网络算法，构建岩层移动角选取模型，具体步骤如下：

1.BP神经网络原理

BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，各层之间神经元通过权值连接。输入层将样本数据输入网络，隐含层根据输入数据进行特征提取及计算，输出层将计算结果输出。网络通过权值调整和训练，逐步提高预测精度。

2.岩层移动角选取的关键指标

（1）坡度角：反映矿体的坡度，通常情况下岩层在坡度越大的条件下，容易发生滑动和塌陷现象，坡度角度数值越大，滑动和塌陷风险越高。

（2）露采厚度：反映矿体内部的稳定程度，通常情况下岩层在露采厚度较小的条件下，容易发生滑动和塌陷现象，露采厚度数值越小，滑动和塌陷风险越高。

（3）自然块度：反映矿体内部结构的稳定性，通常情况下较大的自然块度对于降低岩层运动角影响较小。

3.数据采集和预处理

本文采用现场测量仪器获取矿体坡度角、露采厚度和自然块度等数据，并将数据进行分析处理。将岩层移动角分为左移、右移和不移三类，对应分类标签为1、-1和0。

4.神经网络模型构建和优化

通过分析矿体内部结构特征和运动规律，设计输入层、隐含层和输出层的神经元数目，定义激活函数和误差函数，建立BP神经网络模型。通过样本数据的训练和验证进行模型优化，获得最优的神经网络结构和权值。

5.模型验证和评估

本文采用实验方案进行模型验证，将验证样本输入神经网络模型，比较模型预测结果与实际结果的差异，评估模型的预测能力和精度。

通过上述步骤，本文构建了基于BP神经网络的岩层移动角选取模型，具有预测精度高、训练速度快和运算效率高的特点。下一章将通过实验验证和应用测试，评估模型的有效性和实用性。三、案例分析

本文以某金矿为研究对象，采用上述方法构建岩层移动角选取模型，并进行实验验证和应用测试。具体步骤为：

1.数据采集和处理

在实验现场通过现场测量仪器获取矿体坡度角、露采厚度和自然块度等数据，并将数据进行分析处理。将岩层移动角分为左移、右移和不移三类，对应分类标签为1、-1和0。

2.神经网络模型构建和优化

通过对数据进行分析，建立输入层、隐含层和输出层的神经元数目，定义激活函数和误差函数，构建BP神经网络模型。通过样本数据的训练和验证进行模型优化，获得最优的神经网络结构和权值。

3.模型验证和评估

将验证样本输入神经网络模型，比较模型预测结果与实际结果的差异，评估模型的预测能力和精度。实验验证结果表明，该模型预测精度高、训练速度快且稳定，适用于不同类型的矿体。

4.应用测试和评估

将模型应用于某金矿的岩层移动角选取工作中，选取出的移动角与实际情况相符，证明本文方法的可行性和有效性。同时，实际应用中，岩层的移动角具有明显周期性，需要对模型进行周期更新和优化。

根据实际应用效果和测试结果，该模型能够为岩层移动角的选取提供指导意义，为矿山的安全生产和运营提供有力支持。

综上，本文构建的基于BP神经网络的岩层移动角选取模型具有实用价值和科学意义，可以为矿山的安全生产和运营提供技术支持，并在相关领域的应用中具有广阔的前景和发展空间。四、结论与展望

1.结论

本文针对矿山生产中的岩层移动角选取问题，基于BP神经网络构建了移动角选取模型，通过实验验证和应用测试，得出以下结论：

（1）基于BP神经网络的岩层移动角选取模型具有较高的预测精度和稳定性；

（2）该模型可以适用于不同类型矿体，为岩层移动角选取提供有效指导；

（3）模型的实际应用效果表明，可以为矿山的安全生产和运营提供有力支持。

2.展望

虽然本文构建的基于BP神经网络的岩层移动角选取模型已经取得了一定的成功，但仍然存在着一些问题和不足。下一步的工作将进一步优化和完善模型，重点考虑以下几个方面：

（1）对模型的周期更新和优化进行研究，建立具有周期性的神经网络模型；

（2）采用更加精细和全面的数据采集和处理方法，提高数据的质量和时效性；

（3）加强模型的泛化能力和适应性，进一步拓展模型的应用范围和实际效果。

除此之外，还可以考虑基于深度学习等技术，进一步提高模型的预测能力和准确性。同时，在实际应用中也需要结合人工智能和物联网等新兴技术，对岩层移动角选取进行更加全面、细致和高效的监控和管理。

总之，岩层移动角选取作为矿山生产中的重要环节，对矿山的安全生产和运营具有重要影响。本文构建的基于BP神经网络的岩层移动角选取模型具有较高的实用价值和发展前景，未来将进一步推动该模型在矿山生产中的应用和推广。五、参考文献

1.Borges,J.,&Wallace,R.E.(2006)."Improvedalgorithmtocalculaterockmassdeformationmodulusanditsanisotropy".InternationalJournalofRockMechanicsandMiningSciences,43(3),468–474.

2.Gharahbagh,E.A.,&Hashemi,S.J.(2014)."Determinationofeffectiveparametersonrockmassdeformationmoduluswithregardtothelaminatedgeologicalstructure".ArabJournalofGeosciences,7(10),4127–4134.

3.Guo,Y.,&Wang,H.(2012)."Studyonequivalentrockmassparametersoftunnelsurroundingrockundercomplicatedgeologicalconditions".RockMechanicsandRockEngineering,45(3),371–377.

4.Li,X.,&Li,P.(2015)."AnimprovementoftheRMRmethodtoevaluatethesupportresistanceoftunnelsurroundingrock".TunnellingandUndergroundSpaceTechnology,47,80–87.

5.Makinde,O.D.,&Chikere,C.B.(2018)."Predictionofrockmassdeformationmodulususingsupportvectormachine".JournalofAfricanEarthSciences,146,204–214.

6.Martin,C.D.,Kaiser,P.K.,&McCreath,D.R.(1997)."Hoek–Brownparametersforpredictingthedepthofbrittlefailurearoundtunnels".CanadianGeotechnicalJournal,34(5),698–710.

7.Nikolov,D.,&Hassani,F.P.(2015)."Theinfluenceoftheblocksizedistributiononthestrengthanddeformationpropertiesofrockmass".InternationalJournalofRockMechanicsandMiningSciences,80,319–325.

8.Park,J.K.,&Martin,C.D.(2011)."Anewthree-dimensionalnumericalmodelforfractureinitiationaroundundergroundexcavations".InternationalJournalofRockMechanicsandMiningSciences,48(2),322–334.

9.Shi,G.,Zheng,W.,&Jiang,Y.(2018)."Failuremechanicsofsurroundingrockintheprocessoftunnelexcavation".Tunnelling