简介概要

品位估值的自适应径向基神经网络构建技术

来源期刊:煤炭学报2010年第9期

论文作者:贾明涛 叶加冕 寇向宇 王李管

文章页码:1524 - 1530

关键词:品位估值;自适应建模;径向基函数神经网络;正则化参数;

摘    要:在简要分析常用储量计算方法与BP神经网络预测方法存在缺陷的基础上,分析了径向基神经网络隐层节点参数在映射机理上与地质统计学方法理论上的一致性,以及其权系数能解析方式求解、可避免网络训练过程陷入局部最优乃至不收敛现象的特征,提出了构建径向基函数神经网络进行矿床品位估值模型的研究思路。通过多方案分析,得出了待估点三维坐标及周围样品点个数是影响径向基函数神经网络模型估值精度的主要因素,给出了输入节点变量空间的基本配置方式——3个坐标加周边8个样品点品位。针对实际工程中样品空间较大的特征,分析了隐层中心、宽度等参数需根据输入变量自适应构造的必要性,以及利用正则化正交最小二乘的前向选择法的可行性。利用开发的具备用户自定义和交互式输入参数的计算机软件,构造了两种不同的品位估计模型。验证试验表明:基于样本空间自适应构建的径向基函数神经网络,建模速度快、可靠性强,平均估值误差最大为3.09%,且正则化参数对模型的估值精度影响较大,考虑了该参数的模型估值效果更好。

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品位估值的自适应径向基神经网络构建技术

贾明涛1,叶加冕2,寇向宇1,王李管1

1. 中南大学资源与安全工程学院2. 昆明冶金高等专科学校矿业学院

摘 要:在简要分析常用储量计算方法与BP神经网络预测方法存在缺陷的基础上,分析了径向基神经网络隐层节点参数在映射机理上与地质统计学方法理论上的一致性,以及其权系数能解析方式求解、可避免网络训练过程陷入局部最优乃至不收敛现象的特征,提出了构建径向基函数神经网络进行矿床品位估值模型的研究思路。通过多方案分析,得出了待估点三维坐标及周围样品点个数是影响径向基函数神经网络模型估值精度的主要因素,给出了输入节点变量空间的基本配置方式——3个坐标加周边8个样品点品位。针对实际工程中样品空间较大的特征,分析了隐层中心、宽度等参数需根据输入变量自适应构造的必要性,以及利用正则化正交最小二乘的前向选择法的可行性。利用开发的具备用户自定义和交互式输入参数的计算机软件,构造了两种不同的品位估计模型。验证试验表明:基于样本空间自适应构建的径向基函数神经网络,建模速度快、可靠性强,平均估值误差最大为3.09%,且正则化参数对模型的估值精度影响较大,考虑了该参数的模型估值效果更好。

关键词:品位估值;自适应建模;径向基函数神经网络;正则化参数;

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