基于GEP算法的膏体充填体强度预测
国内某锡矿采用膏体充填,针对其充填体强度预测问题,构建了充填体强度的GEP算法(基因表达式编程)预测模型.以灰砂比、充填体质量浓度、密度和养护龄期作为输入因子,充填体强度为输出因子,采用输出预测公式对膏体充填体强度进行预测,得到GEP模型预测结果平均相对误差为7.74％,对比BP神经网络预测模型(平均误差21.01％),GEP模型对充填体强度预测的精度更高,可以作为充填体强度预测的新方法.
锡矿开采 膏体充填体 强度预测 基因表达式编程
潘虎 丁函
湖北文理学院,湖北襄阳 441053
国内会议
贵阳
中文
70-73
2017-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）