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摘要：本发明公开了一种基于神经网络的矿区岩体可爆性分区智能评价方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、数据集的生成；步骤S2：BP神经网络的建立；步骤S3、遗传算法的设定；步骤S4、遗传操作的确定；步骤S5、初始权值与阈值优化；步骤S6、BP神经网络的测试与调优；步骤S7、矿区爆破指标数据的采集；步骤S8、矿区岩体可爆性分区智能评价。与传统矿区岩体可爆性分区方法相比，本发明采用神经网络可以对矿区岩体可爆性分区进行较为准确的评价，有效提高评价效率。

主权项：1.一种基于神经网络的矿区岩体可爆性分区智能评价方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤S1、数据集的生成：步骤S101、数据集生成：根据对现有文献的总结，总结出岩体可爆性分区的标准，对应各岩体可爆性等级的各单项评价因子的分区区间值，利用excel中的round及rand函数，将每个岩体可爆性等级对应的输入层在指标界限范围内进行随机取值，生成样本数据；步骤S102、数据集标准化：对数据集进行归一化处理，获得归一化数据；步骤S103、数据集划分：将数据集分为训练集和测试集；步骤S2：BP神经网络的建立选取岩石密度、岩石单轴抗压强度、岩石单轴抗拉强度、岩体完整性系数、平均块度、大块率六项指标作为BP神经网络的输入层，将岩体可爆性分区分为极易爆、易爆、中等、难爆和极难爆5个等级作为BP神经网络的输出层；步骤S3、遗传算法的设定：步骤S301、确定编码范围和长度：BP神经网络的权值和阈值范围在[-1,1]之间，遗传算法中染色体的编码范围与BP神经网络的权值和阈值相对应，编码长度计算公式如下：l＝e·k+k·u+e+u式中，l为编码长度，k为隐含层神经元个数；e为输入层个数；u为输出层个数；步骤S302、编码方式的确定：采用实数编码方法，编码值为编码范围内的随机数；步骤S303、确定适应性函数：将个体中的权值和阈值信息赋值给BP神经网络，使用训练数据集对BP神经网络进行训练，适应度计算公式如下式所示： 式中，F为适应度，ti为第i个样本的真实值，yi为第i个样本的预测值；n为训练集样本个数；步骤S4、遗传操作的确定：步骤S401、选择操作的确定：遗传操作的选择操作采用轮盘赌算法，公式为： 式中，Fi为每个个体的适应度，N为种群大小，k为隐含层神经元个数，fi为k与适应度的倒数值的乘积，Pi为每个个体的选择概率；步骤S402、交叉操作的确定：选择实数融合交叉法，将符合交叉概率的两个个体在随机位置上的编码进行随机融合，产生两个新个体，交叉操作公式如下式所示：amk＝am1-b+anbank＝an1-b+amb式中，amk与ank为第m个个体am与第n个个体an在随机位置k上交叉融合所生成的个体；b为[0,1]之间的随机数；步骤S403、变异操作的确定：采用实数变异，公式如下： 式中，awk为第w个个体aw在随机位置k上变异所生成的个体；amax为编码上界；amin为编码下界；fg＝b1-nummaxGen2；b和r为[0,1]之间的随机数；num为当前迭代数；maxGen为预设的最大迭代数；步骤S404、确定其他参数：在遗传算法开始之前需要设定迭代次数、种群规模、交叉概率和变异概率；步骤S5、初始权值与阈值优化：通过遗传算法对网络初始权值和阈值进行寻优，在遗传算法计算出全局最优解后，将权值和阈值赋值给BP神经网络；步骤S6、BP神经网络的测试与调优：步骤S601：将测试集B作为输入参数，输入权值与阈值优化后的BP神经网络中；步骤S602、基于BP神经网络计算所得误差，更新权值与阈值；步骤S603、计算误差，若满足要求，得到BP神经网络的最优权值与阈值；步骤S7、矿区爆破指标数据的采集：步骤S701、测量岩体密度；步骤S702、测量岩石单轴抗压强度和抗拉强度；步骤S703、计算岩体完整性系数Kv： 式中Vpm为岩体纵波波速，Vpr为岩石纵波波速；步骤S704、计算平均块度及大块率；步骤S8、矿区岩体可爆性分区智能评价：将试验所得的6个岩石指标输入BP神经网络中，输出5个值对应矿区岩体的5个可爆性分区，在对应可爆性分区等级处的值为1，其他可爆性分区等级处的值为0。

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