在抛掷爆破—拉斗铲倒堆工艺中,有效抛掷率是拉斗铲倒堆作业设计的重要参数,精确预测有效抛掷率对充分发挥拉斗铲生产能力、降低剥离成本、确保原煤生产持续与稳定等具有重要意义。有效抛掷率受多种复杂和不确定因素影响,准确构建有效抛掷率影响因素与有效抛掷率之间的非线性函数非常困难。利用粒子群算法全局搜索能力及广义回归神经网络较强的非线性逼近能力,提出了一种基于粒子群算法与广义回归神经网络的有效抛掷率预测方法,并选取了抛掷爆破台阶高度、炸药单耗、底盘抵抗线、孔距、排距、煤层厚度等6个可量化、对有效抛掷率影响较大的指标构建了有效抛掷率预测模型。以黑岱沟露天煤矿127组抛掷爆破数据为样本,对基于粒子群算法的广义回归神经网络进行参数寻优与网络训练,获得了具有较强泛化能力的有效抛掷率预测广义回归神经网络模型。15组有效抛掷率预测试验表明,基于粒子群算法与广义回归神经网络进行有效抛掷率预测性能稳定、精度可靠,能够满足实际工程需要。

李福平,刘利杰,唐晓骞,等.基于粒子群算法与广义回归神经网络的抛掷爆破有效抛掷率预测[J/OL].煤炭工程,1-8[2024-12-16].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4658.TD.20241213.1340.002.html.