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神经网络在露天矿运输系统中的应用

王俊，刘淼
辽宁工程技术大学工商管理学院，辽宁葫芦岛(125105）
E-mail：[e-mail]
摘要：在简要介绍神经网络原理的基础上，分析了采用神经网络解决露天矿运输系统中空
车调度及交通流预测的原理及方法。通过建立数学模型，采用神经网络以达到空车调度的优
化目标；采用BP神经网络预测交通流，实现汽车运输的合理调配和运输高峰时的汽车流高
效疏导，进而实现对露天矿运输系统的优化。
关键词：神经网络；调度；矿山运输系统

1.引言
露天矿运输工作的任务，是将采场采出的矿石运送到选矿厂、破碎站或贮矿场，把剥离
土岩运送到排土场，将生产过程中的所需人员、设备和材料运送到作业地点。完成上述任务
的运输网络，构成露天矿运输系统。
为适应不同的矿床赋存条件和开采要求，露天开采中使用的运输方式多种多样。按作业
特征，运输方式可分为：
1.独立式（单一式）运输
1）间断作业式运输——铁道运输、自卸卡车运输；
2）连续作业式运输——带式输送机运输、水力运输；
2.联合式运输——几种运输方式的联合，如自卸汽车－铁道联合运输、自卸汽车－带式
输送机联合运输、自卸汽车或铁道－斜坡箕斗联合运输、自卸汽车或铁道－溜井联合运输，
等等。
目前，露天矿运输系统中，如铁道运输系统中的空车调度问题，道路运输系统中的交通
流预测问题，都存在着合理化即优化的问题。本文主要研究了采用神经网络的知识解决上述
两个问题的方法。

2.利用神经网络知识解决铁道运输中空车调度问题

铁道运输的优缺点、适用条件及发展趋势
铁道运输的优点是：运输能力较大，每年可达2000-3000万m3，设备和线路比较坚固，
备件供应可靠；运输成本低；对矿石性质、块度以及气候条件的适应性强；在生产管理上已
积累了丰富经验。
其缺点是：基建工程量和投资大，建设速度慢；受地形及矿体赋存条件影响较大，线路
坡度小，曲线半径大；灵活性较差；线路系统和运输组织工作复杂。

2.1神经网络的概念
神经网络从模仿人脑智能的角度出发，探寻新的信息表示、存储和处理方式，设计全新
的计算机处理结构类型，构造一种更接近人类智能的信息处理系统来解决实际工程和科学研
究领域中传统的冯·诺依曼计算机难以解决的问题。简言之，神经网络是一种具有大量连接
的并行分布式处理器，具有通过学习获取知识的能力，且知识是分布存储在连接权(对应于
生物神经元的突触)中，而不像常规计算机那样按地址存储在特定的存储单元中。

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2.2神经网络的基本原理

近代神经解剖学和神经生物学的研究表明，人类大脑神经系统是由1011-1012个神经元组
成，每个神经元与103-105个其它神经元以某种形式相互联系，这种联系的部分称为突触或
神经键。神经元之间连接的强弱可随外部的激励信号自适应地变化，每个神经元所处的状态
(兴奋或抑制)随着其输入信息的某种方式综合而变化。大脑的学习过程就是神经元之间的连
接强度随外部激励信息自适应的调整过程。这就是一般神经网络通用建模方法的生物学依
据，在建模过程中，先构筑合适的网络结构，固定处理单元(神经元)的数目，然后通过不断
改变神经元间的连接强度来对网络进行训练，优化网络性能，最终实现网络的应用目标。图
1表示生物神经元等效的系统模型，它包括进行信息处理活动的细胞体、传递活动电位所携
带信息的轴索、将信息传至另一神经元的突触和接受其它神经元传递来的信息的树突[1]。

图1神经元模型

研究表明，神经元具有兴奋和抑制两种状态，只有当所有外来刺激(即输入)作用之和超
过某一阈值后，神经元由抑制变为兴奋，并输出电位脉冲。因此，1943年美国心理学家M
cCulloch和数学家Pitts提出了如图2所示神经元模型，称为MP模型。设神经网络由N个
神经元组成，某种神经元i在(t+1)时刻的输出yi(t+1)可表示为
N
yi(t+1)=sgn(∑wxijj(t)−θi))
j=1

式中，xi为神经元i的的第j个输入，即为神经元j的输出;wij为神经元i与神经元j间
的突轴连接强度(或称为连接权);θi为神经元的阈值;sgn()为符号函数[2]。

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图2神经元MP模型

3.神经网络求解铁道运输中空车调度问题

在矿山铁道运输系统中，各个选矿厂每日按照车种的装车数和卸车数一般是不相等的。
为了保证不间断地按日均衡地完成装车任务，必须将卸车数大于装车数的地区所产生的多余
空车运送到装车数大于卸车数的地区。这种空车的调配工作称为空车调整，也叫空车调度。
由于矿山运输系统中的货车