【摘 要】
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针对充填体强度与影响因素之间复杂的非线性关系，利用极限学习机算法（ELM）建立了充填体强度预测的ELM模型，该模型以良山铁矿充填料浆配比试验数据作为训练和测试样本，选取料浆浓度
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,新疆大学地质与矿业工程学院
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针对充填体强度与影响因素之间复杂的非线性关系，利用极限学习机算法（ELM）建立了充填体强度预测的ELM模型，该模型以良山铁矿充填料浆配比试验数据作为训练和测试样本，选取料浆浓度、灰砂比、水泥含量及矿渣微粉掺入量4个影响因素作为输入因子，28天抗压强度作为输出因子。结果表明：当隐含层节点数目选取为17个，激活函数为Sigmoidal时网络模型具有良好的泛化能力和预测精度，模型训练值和预测值与实测值的均方误差（MSE）分别为0．39和0．36，平均相对误差控制在5％以内，对充填体的强度具有良好的预测能力。
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