煤矿建设井巷工程定额编制的ANN方法.pdf

煤炭 工程 2 0 0 9年第 6期 煤矿建设井巷工程定额编制的 AN N方法 王传生 首都经济贸易大学，北京1 0 0 0 7 0 摘 要 根据井巷工程掘进及其定额编制特点，提 出并建立 了基 于 B P神经网络的井巷工程 定额编制模型，并进行 了实证分析。这是 B P神经网络应用领域的又一拓展 ，为煤矿 井巷工程定 额 的编制提 出了一种 新 的方法和途 径 。 关键词煤炭建设；企业定额 ；定额编制 ；神经网络 中图分类号F 4 0 6 ． 3 文献标识码 B 文章编号1 6 7 l 一 0 9 5 9 2 0 0 9 0 6 - 0 1 1 2 -04 1 概述 2 井巷工程定额编制神经网络模型与算法的确定 在矿井建设 与 生产 准备 过程 中都需 要 掘进 大量 巷 道。 大量井巷工程的掘进使得井巷工程费用在煤矿建设和煤炭 生产成本 中占了较大 比重 ，因此 ，准确计 算和预 测井巷 工 程费用对有效进行成本核算，从而控制井巷工程造价 、节 约成本具有重要意义。 当前 ，井巷工程概 预 算编制 的主要依据是 井巷工程 概 预 算定额，概 预 算定额是由国家煤炭建设主管部门 根据全国煤炭建 设与生 产情况 ，按 照平均先 进水平 统一制 定。 由于煤炭井巷 工程 的地质条 件极其 复杂 ，施工组 织与 管理、施工方法、工人的操作水平等在地区之间、各煤矿 之问差异性较 大 ，因此 ，当应用 统一编 制的井巷 工程定 额 进行某一煤矿井巷工程 预 算编制时，其计算误差较大。 较大误差产生的 因素是 多方 面的 ，其 中最根本 的原因是 井 巷工程 概 预 算定 额 问题 ，即全 国统一 的井巷 工 程 慨 预 算定额与某一 特定煤矿 的实际情况存在 较大差异 。因 此 ，寻找一种切 实可行 方法 ，制定适 应煤矿 自身生产 建设 实际的 “ 煤矿井巷 工程 定额 ” ，就成 了应 用 “ 工 程量 清单 计价方法”招投标 ，正确预测 和计算井巷工程造价的关键 。 人工神经 网络方法 A N N方法 是近些 年来发展起来 的 人工智能的一个分支，现已在模式识别、自动控制、聚类 分析等领域进行了较为成熟的应用 ，经研究和实践证 明， 它也可较好地用于 “ 预测”等其它方面，其预测效果优于 其它预测模型。本文将人工神经网络方法用于 “ 煤炭建设 井巷工程定额”的编制方面，是神经 网络预测模型应用的 又一扩展，为神经网络的应用开辟了一个新的领域，为井 巷工程定额的编制找到了一个新的模型和方法。 目前 ，人工神 经网络模 型 已有 几十种 ，大体可 分为 三 类，即前向网络、反馈网络和自组织网络。在这些模型 和算法中，B P算法是比较成熟的算法之一。B P模型是一 种基于反向传播学习算法的多层网络模型。它 由输入层、 输 出层 和隐含层 可一层或多层 组成 ，根据 K o l m o g o l o v 定 理，三层网络可实现输入信号的任何非线性连续函数映射， 所以本文选择使用三层 B P神经网络模型，即一个输入 层 、一个输出层和一个 隐含层 。 对不同类型的井巷工程来说，由于其施工方法不 同， 影响其井巷工程工料消耗量的因素也不 同，其定额的工料 组成项 目也不同，因此，为使 B P神经网络模型能较准确地 编制井巷工程 定额 ，应按 井巷工 程用途 和特点 ，先将 整个 矿井 的井巷工程进 行分类 ，再 分别对 各类井 巷工程建 立定 额编制模型，当对即将开掘的某一段井巷工程进行费用计 算，需要编制相应定额时，只要选用相应类别的模型即可。 下面 以倾 斜类 岩石 井巷 工程掘进 为例 ，来说 明定额 编 制模 型的建立过程 。 倾斜类岩石井巷工程包括斜井井筒和井下倾斜巷道 如 上下山等 ，对倾斜类岩石井巷工程掘进定额具有较大影响 的因素主要有 井巷 断面积影 响掘进 工程量 和施工 空间的 大小，进而影响施工效率；岩石硬度决定井巷工程掘进的 难易程度；此外还有井巷工程倾角等。我们的目标是编制 井巷工程定额 ，即在上述因素综合影响下 ，完成单位井 巷工程 这里取 1 0 m为计量单位 掘进工程量的各种类型人 工、材料和机械台班消耗量。根据分析 ，可确定输入指标 集 为井巷倾角 。 。 ，井巷断面积 m ，岩石硬度 收稿 日期 2 0 0 90 4 0 3 基金项 目教育部人文社会科学项 目 0 6 J D 6 3 0 0 1 0 阶段性研究成果 作者简介王传生 1 9 6 2～ ，男 ，辽宁北票人，教授，博士，研究方向采矿工程，现在首都经济贸易大学从事矿业 系统工程教学科研工作。 1l 2 2 0 0 9年第 6期 煤炭工程 ，即X { ， ， } 。根据井巷工程 掘进 定额编制 的 要求 ，其输出指标集应为劳动力 井下直接工 ， 工 日 ， 硝胺 炸药 k g ，电雷 管 ， 个 ，母 线 ／1 “1 ，钻 杆 中空六角 钢 ，合 金 钢 钻 头 个 ，风镐 钎 ，凿岩机 台班 ，风镐 台班 ，锻钎机 。 台 班 ， 且 p y { 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， 6 ， 7 ， 8 ， 9 ， ． } 。输入输出之间的关系为 】 ， _厂 对所建立的上述模型利用煤矿生产所收集的倾斜类井 巷工程掘进实际数据进行测试，其中 B P网络的输入层为 3 个节点 ，输 出层为 1 0个节点 ，中间层 隐含节点 数 目采用 试 探法确定一个最佳值 。 3井巷工程定额编制的软件系统 基于人工神经网络的煤炭井巷工程定额编制的计算机 软件系统包括 四个子系统 ，分别为样本录入子系统，样本 管理子系统 ，学 习测试 子系统 和定 额编 制子 系统 。系统 结 构如图 1 所示 。 图 1 井巷工程企业定额编制软件 系统结构 为操作使用方便，应用 MA T L A B R 2 0 0 7设计 了基于人 工神经网络的定额编制软件。该系统采用菜单驱动方式 ， 主要的菜单条 目有原始样本数据管理 、样本录入、网络 学习训练、样本测试分析 、定额编制 、打印输 出结果等。 用户只要按菜单项 目进行操作即可完成定额编制任务。应 用该软件时，用户应首先录入原始样本数据，录入的样本 ． 分别保存在数据文件 中；其次进行系统设置，即设定输 入层 、输 出层 和中间层 节点个数 ；第三进 行 网络学 习训练 ， 当达到所设定的精度要求后 ，进行样本测试；第四对测试 样本进行分析，当所测试样本输出值达到精度要求后，便 可进行某一定额 的编制。 4定额 编 制实例 4 ． 1 原 始样 本数 据 依据上述模型要求 ，本文收集了 1 8个倾斜类井巷工程 掘进学习样本，样本包括 3个输入层节点数据和 1 0个输出 层节点数据。学习样本数据如表 1 ，测试样本数据如表 2 。 4 ． 2 网络 学习训练及样本测试 根据样本数据应用业 已编制好 的软件对 B P神经 网络进 行训练，为了取得较好网络训练效果，在网络训练过程 中 要不断变化中间层 节点 个数 ，直 到达 到满 意的训 练结果 为 止 。经 过不断 尝试 ，本 模 型 中 间层 节点 个 数 取值 1 6为 最 佳 ，即组成 3 1 6 1 0的 3层 B P神经 网络结构 。 网络经过 2 4次训练后 ，网络误 差达 到精 度要求 ，训 练 结 果如图 2所示 。 用训 练好的网络和 测试 样本 数据对 网络 进行测 试和 应 用，计算在特定井巷工程条件下的井巷工程定额 ，其计算 结果 如表 3 。 表 1 学 习训练样 本 l l 3 煤炭工程 2 0 0 9年第 6期 表 3 应用神经网络编制的定额 表 4 误 差分析结果 1 0。 】 0 ’ 越 萋 1 O。 1 0，5 O 5 l O 1 5 2 O 训练次数 图 2网络训练结果 4 ． 3误 差分析 根据样本数据和网络输出结果，计算其绝对误差和相 对误差如表 4 。 从表中数据可以看出，与样本实际数据相比，所编制 的定额其相对误差最大为 1 2 ％ 只有一个数据 ，绝大多数 相对误差均在 5 ％左右 ，有 的甚至小 于 1 ％ ，从定额应用 的 角度看均能够满足井巷工程概预算编制的要求，网络输出 结果稳定可靠，证明所建模型正确，应用 B P神经网络进行 1 1 4 井巷工程定额的编制可行。 5 结论 本文根据井巷 工程 掘进及 其定额 编制特点 ，首次提 出 并建立了基于 1 3 P神经网络的井巷工程定额编制模型，开发 编制了相应的计算机软件，并通过所收集到的样本数据， 进行 了网络训练 、网络 测试和定 额编制 的实例分 析。实例 分析 的结果表 明，所建立的基于 B P神经 网络井巷工程定额 编制模型正确，这是 1 3 P神经网络应用领域的又一拓展，为 煤炭建设井巷工程定额的编制提出了一种新的方法和途径。 参考 文献 [ 1 ] 焦李成神经网络系统理论 [ M] ．西安西安电子科技大 学出版社 ，1 9 9 5 ． [ 2 ] 葛哲学．神经 网络理论与 MA T L A B R 2 0 0 7实 现 [ M] ．北京 电子工业 出版社 ，2 0 0 8 ． [ 3 ] 煤炭建设井巷工程概算定额是专家本书编委会．煤炭建设井 巷工程消耗量定额 [ M] ．北京 煤炭工业 出版社 ，2 0 0 8 ． 责任编辑章新敏