基于时间序列神经网络的露天矿汽车运输能力预测

姚国栋^1,2，张振芳^1,2，张宏捷^1,2，孙金龙^1,2

1. 中国矿业大学矿业工程学院2. 煤炭资源与安全开采国家重点实验室(中国矿业大学)

摘 要：依据某露天矿2006～2007年汽车运输能力统计数据,运用BP神经网络的非线性逼近能力、高度的鲁棒性和容错性及自学习和数据挖掘等特性建立了汽车运输能力时间序列动态预测模型。经过样本数据的训练和检验,表明该模型拟合精度较好,预测结果与实际值吻合度较高,可用于汽车运输能力的预测,为合理有效编制矿山采掘计划、制定经济合理的生产计划及矿山生产过程中采用计算机模拟对汽车运输能力的随机计算提供理论依据,从而提高矿山的经济效益。

关键词：露天矿;汽车;时间序列;BP神经网络;预测模型;