基于GRA-GRNN模型的露天金属矿爆破后矿岩界线位移分析

摘要：

为了避免露天金属矿爆破后导致爆堆边缘矿石品位贫化损失,需要根据最低品位阈值重新计算矿岩边界,而影响矿岩边界发生改变因素众多,需要确定主要影响因素.因此,利用爆堆爆破前地形方向和爆堆地质数据,构建灰色关联 广义回归神经网络模型(GRA-GRNN)分析爆堆矿岩边界变化主要影响因素.首先对爆堆钻孔品位数据使用析取克里金法进行空间插值,并根据矿山工艺最低品位阈值提取爆破前的矿岩边界;其次,将爆破前后的数字DEM模型进行求差,求得爆破后的爆堆数字DEM模型,并构建爆破前后爆堆数字DEM模型空间分布椭圆,从而确定爆堆爆破后的水平形变方向;对影响爆堆爆破后形变的可能因素进行提取,并应用GRA-GRNN模型选取主要影响因素及对其强度进行分析,并将其结果与BP神经网络模型预测结果进行了对比.从实验结果可知,影响爆堆爆破后形变强度排前三的因素为:爆破前地形方向、爆孔排距和列距,强度分别为0.880、0.760和0.755,预测结果优于BP模型.

关键词：广义回归神经网络、灰色关联分析、误差椭圆、矿岩界线位移、空间分布度量

所属期刊栏目：10

分类号：TD235(矿山设计与建设)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;江西省自然科学基金

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：102-112