【正文】 ying error, the number of nodes, layers and cycles could improve the work using this database. However, a larger database with more input factors would make a neural work a more effective burst predicting tool. Additional inputs for each failure may include: induced stress (map3d), hydraulic radius, presence of raises, microseismic data, faults or dikes, ground support。 type of heading, and if active mining is in the vicinity. The improved accuracy of the neural dilution predictions over the statistically derived dilution formulas suggest that neural s can produce more accurate estimates over conventional empirical methods. The need to having adequate amounts of input data was demonstrated as the training error improved on the smaller stope dilution databases but the accuracy of predictions on unseen data decreased for the smaller databases. Besides improved accuracy, the added neural advantages of multiple inputs and the continuous ability to retrain the neural s should improve empirical estimates in the mining industry. REFERENCES 1. Caron, M., 1995, Ontario Ministry of Labour Rockburst Remendations, Ontario Ministry of Labour. 2. Mah, P., 1995, Development of Empirical Design Techniques in Burst Prone Ground at . White Mine。 John Wiley amp。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一系列使用了并行處理過程而且和人腦類似的計算機程序，從而分析數(shù)據(jù)來得到趨勢和之間的相互關(guān)系。本文概述了對魯坦礦一些研究的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，研究原型分別是 1995年 黃金企業(yè)公司 /加拿大礦產(chǎn)與能源技術(shù)中心 有關(guān)巖爆的研究和 1986年 不列顛哥倫比亞大學(xué) /加拿大礦產(chǎn)與能源技術(shù)中心 有關(guān)露天采場礦石貧化的研究 巖爆研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以先前的結(jié)果為基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)并進行預(yù)測。這些優(yōu)點如下： ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以簡單地使用多重輸入來分析數(shù)據(jù)。 ? 當(dāng)新的數(shù)據(jù)被獲得時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很容易地被重新訓(xùn)練，從而使得它成為一個動態(tài)性與靈活性更強的基于觀察 的評估方法。 較之傳統(tǒng)的方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表明了它是一個更加精確的基于觀察的評估方法。 232607669. 巖爆預(yù)測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在采礦工業(yè)使用具有良好前景的第一個例子是通過自然輸入進行的巖爆預(yù)測?！?[1]1984~1993年間在安大略有 8名井下礦工死于巖爆。如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)時可以成功地預(yù)測巖爆的發(fā)生地點，那么更多的地面支持、遠程設(shè)備，或者是改進設(shè)計可以減小甚至有可能消除巖爆帶來的惡性事故。 1995 年，黃金企業(yè)公司和加拿大礦產(chǎn)與能源技術(shù)中心公司完成了一個被稱為“基于實踐的設(shè)計技術(shù)在 ”的聯(lián)合項目 [2]。從而形成了一個由 88 個地面事故組成的事 故數(shù) 據(jù)庫，它里面的每一個失敗都有相類似的輸入。這些輸入因素被建立并運行于一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，該網(wǎng)絡(luò)有 73個用來訓(xùn)練的實例和 15個用來測試網(wǎng)絡(luò)的實例。一個有關(guān)輸入和輸出因素的簡要描述被羅列如下。這些參數(shù)是： 巖塊的單軸抗壓強度、巖石質(zhì)量指標(biāo)（ RQD）、不連續(xù)間距、不連續(xù)條件、地下水條件。這個值是一個介于 0~100的數(shù)，其中 0表示質(zhì)量非常差的巖體， 100表示質(zhì)量極好的巖體。 Q— Q因素指的是表征可開挖程度的巖石品質(zhì)。 Q的準(zhǔn)確公式是： Q＝ RQD/Jn Jr/Ja Jw/SRF。應(yīng)力通過模型和應(yīng)變量被因子化。 Span— span意思是指平面圖上一個地下缺口的寬度。 SRF— 指相比于應(yīng)力比值和先前地下條件 而進行的 RMR 值調(diào)整。應(yīng)力準(zhǔn)則是基于采動應(yīng)力與不受限制的巖石抗壓強度的比值。巖爆是一個已開挖區(qū)域內(nèi)發(fā)生的巖石突然失效，同時伴隨了圍巖的自然或人為震動。如果一個采礦場有如下一些情況發(fā)生則被認(rèn)為是潛在不穩(wěn)定： ? 缺口呈現(xiàn)出強烈的有著可能在后面形成楔的方向不連續(xù)。 ? 安裝在采場的儀器記錄了連續(xù)的采場后面的運動。 PUNGW 指考慮到潛在不穩(wěn)定的采礦場，由于地面有楔形失效的可能性。 Cave指不可控地表失效導(dǎo)致的挖掘發(fā)生的時候。一個由 13 個節(jié)點組成的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被運行了 10105次，從而達到了 %的錯誤率。剩下的 15次觀察被用來測試的預(yù)測 能力。這并不令人驚訝，因為網(wǎng)絡(luò)為進行預(yù)測培訓(xùn)共用了 73 次觀察。網(wǎng)絡(luò)似乎在區(qū)分 PUNGW和 PUNRF方面存在問題，但是每次均可以預(yù)測出巖爆狀況。 從數(shù)據(jù)庫顯示出 SRF 是對巖爆預(yù)測最重要的影響。 SRF是最重要的影響并不令人驚奇，因為它是根據(jù)先前的沖擊傾向并考慮了巖石本身的一個因素。 通過同步分析若干輸入，這個例子顯示出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提供一個有效工具來預(yù)測巖爆。然而一個帶有更多輸入因素的更大數(shù)據(jù)庫可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為一個預(yù)測沖擊更加有效的工具，從而在采礦工業(yè)中實際應(yīng)用。被比較的公式來自三個不同的采場配置：孤立采場，梯形采場和拱形采場。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與那些公式都產(chǎn)生于同一部分?jǐn)?shù)據(jù)庫。它提供了一個比較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效力和從統(tǒng)計規(guī)律發(fā)展而來的公式評估的一種見解。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過使用一個含有兩個不可見節(jié)點的隱含層被訓(xùn)練。在拱形采場數(shù)據(jù)庫上被訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有 80%的錯誤，而梯形和獨立采場數(shù)據(jù)庫中訓(xùn)練的每個只有10%的錯誤。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的貧化值與公式預(yù)測值的不同進行了比較，為了每一個采場和由每個采場配置構(gòu)成的所有采場的總平均值。 對于不可見的拱形采場數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均錯誤是 %而 公式則是平均%的錯誤。對于兩個不可見的獨立采場，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均錯誤是 %而公式則是平均 %的錯誤。本實例中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的改進表現(xiàn)優(yōu)于從統(tǒng)計衍生的公式評估，這表明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的公式預(yù)測更加有效。更進一步的工作如改正錯誤，節(jié)點數(shù)目，層數(shù)和循環(huán)次數(shù)可以通過使用數(shù)據(jù)庫改進網(wǎng)絡(luò)。對于每一個失效而言更多的輸入可能包括：采動應(yīng)力，水力半徑，提高到場，微數(shù)據(jù)，斷層或者水溝，地面支持，推進類型，附近是否有生產(chǎn)礦井。隨著在較小采場貧化數(shù)據(jù)庫上出現(xiàn)了訓(xùn)練錯誤增加的情況，更加充分 數(shù)量的輸入數(shù)據(jù)已被證明是必須的，同時由于較小的數(shù)據(jù)庫導(dǎo)致了在不可見數(shù)據(jù)上的預(yù)測準(zhǔn)確度降低。 參考文獻： [1].卡倫 , .安大略勞工部 ,1995. [2]瑪郝 , .加拿大礦產(chǎn)與能源技術(shù)中心 ,1995. [3]貝阿納威斯 , [M].紐約， 1989. [4]巴頓，賴恩，魯?shù)?. 隧道支護設(shè)計巖體分類 [J].巖石力 學(xué)， 1974,6(4):7. [5]朗 ,B.，帕卡尼斯 ,R.，溫哥帕索爾 ,S. 迪吐爾湖礦寬切眼填充采場跨度設(shè)計 .加拿大采礦與冶金學(xué)會 93年會議集， 1991. [6]帕卡尼斯 ,R. 魯坦礦基于實踐的采場設(shè)計 .加拿大：布列顛哥倫比亞大學(xué)出版社， 1986:276.