典型文献
地下金属矿山采矿成本预测模型
文献摘要：
为了解决现代矿山采矿成本的核心构成发生变化、成本管控难度增加等问题,深入剖析了采矿成本的关键影响因素,基于PCA-BP神经网络构建了成本预测模型,形成了适用于现代矿山的成本核算方法.针对机械化开采、开采深度增加、工况条件差异所带来的采矿成本变化,分析了现代矿山企业采矿作业成本的构成特点,以此为基础运用作业成本法精细化核算各个采矿作业单元的成本费用.总结成本变化规律发现,采矿成本主要受到采场作业空间大小、温度、深度、运输距离以及工人工作效率、工人工作经验、设备铲运效率、设备服务年限、燃油消耗率、油料消耗率10个关键因素影响,在采用主成分分析法对影响因素进行降维后,提取主成分作为成本预测变量,运用PCA-BP神经网络构建了成本预测模型.采用山东某地下金属矿山的成本数据对该模型进行了训练和验证,预测值与实际值的平均相对误差为3.80％.研究表明:所建模型的预测结果可靠、精度满足要求,可以为现代矿山企业作业成本控制、成本计划制定提供依据.
文献关键词：
地下金属矿山;采矿成本;成本预测;预测模型;成本影响因素
中图分类号：
作者姓名：
李国清;吴炳书;侯杰;王浩;王进强;陈连韫;范纯超
作者机构：
北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083;山东黄金集团有限公司,山东 济南250102
文献出处：
引用格式：
[1]李国清;吴炳书;侯杰;王浩;王进强;陈连韫;范纯超-.地下金属矿山采矿成本预测模型)[J].金属矿山,2022(05):62-69
A类：
B类：
地下金属矿山,矿山采矿,采矿成本,成本预测,现代矿山,成本管控,加等,关键影响因素,网络构建,成本核算方法,机械化开采,开采深度,工况条件,矿山企业,采矿作业,构成特点,作业成本法,精细化核算,作业单元,成本费用,结成,采场,作业空间,运输距离,铲运,服务年限,燃油消耗率,油料,分作,预测变量,成本数据,平均相对误差,满足要求,成本控制,成本计划,计划制定,成本影响因素
AB值：
0.31396
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