本文關鍵詞：基于遺傳算法-BP神經網絡的煤層注水效果分析

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【摘要】：為了提高BP神經網絡預測煤層注水效果的精度,采用遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的權值和閾值,建立了遺傳算法-BP神經網絡模型,并采用該模型對煤層注水濕潤半徑進行模擬預測。Matlab模擬結果表明,遺傳算法-BP神經網絡模型的預測結果比BP神經網絡模型更準確,平均相對誤差降低了40.29%,訓練步數(shù)減少了1 665步,收斂速度快,穩(wěn)定性好。
【作者單位】： 貴州大學礦業(yè)學院;貴州大學復雜地質礦山開采安全技術工程中心;貴州大學貴州省優(yōu)勢礦產資源高效利用工程實驗室;
【關鍵詞】： 煤層注水 BP神經網絡 遺傳算法-BP神經網絡模型 濕潤半徑
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51264004)
【分類號】：TD714.4
【正文快照】： 0引言煤層注水能有效防治礦井粉塵、煤與瓦斯突出、沖擊地壓等災害。加強煤層注水效果的科學分析,了解不同注水參數(shù)的煤層注水效果,對煤層注水工藝參數(shù)的選擇有一定的指導意義。目前,煤層注水效果一般采用神經網絡、回歸分析和模糊聚類等方法進行預測,主要通過數(shù)據(jù)收集和參數(shù)

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