本发明公开了一种基于矿岩
破碎机理的爆破块度预测方法，包括：根据矿岩破碎机理选择符合优选训练的矿山爆破参数作为训练样本；将收集到的爆破参数作为训练的输入值，需要进行预测的爆破参数作为测试的输入值；构建FA‑SSA‑BP神经网络优选模型；利用改进麻雀搜索算法计算并更新神经网络权值和阈值；将测试集数据输入到该模型中，对该矿山爆破块度进行预测通过分析矿岩破碎机理，结合现有的露天矿山爆破现场的影响因素以及岩体强度参数的影响，采用新的预测指标，利用具有全局搜索能力的改进麻雀搜索算法来优化BP神经网络系统中的连接权值和阈值，提高原始BP神经网络的收敛速度、稳定性和求解精度，能够快速准确地得到爆破后的平均块度和大块率。
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“基于矿岩破碎机理的爆破块度预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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