本文選題：BP神經網絡　切入點：導水裂隙帶高度　出處：《采礦與安全工程學報》2015年06期

【摘要】：為準確預測工作面導水裂隙帶發(fā)育高度,在總結頂板導水裂隙帶高度預測方法和理論的基礎上,結合大量實際資料,分析歸納出采深、煤層傾角、煤層厚度、煤層硬度、巖層結構、頂板巖石單軸抗壓強度、開采厚度和采空區(qū)斜長是影響導水裂隙帶高度的主要因素。根據全國典型案例,建立了基于BP神經網絡的導水裂隙帶高度預測模型,確定了BP神經網絡所需的輸入樣本和測試樣本,運用Matlab軟件對網絡進行了訓練,得到了優(yōu)化的網絡模型,并利用建立的模型預測了焦作煤田趙固一礦11011工作面導水裂隙帶高度。通過與實測結果對比,證明基于BP神經網絡建立的導水裂隙帶高度預測模型的計算結果比規(guī)程提供的公式計算的結果更接近實際。
[Abstract]:In order to accurately predict the development height of water diversion fissure zone in working face, on the basis of summing up the prediction method and theory of roof water diversion fracture zone height, combining with a large number of practical data, the author analyzes and concludes the mining depth, coal seam inclination angle, coal seam thickness, coal seam hardness, and so on. The rock structure, the uniaxial compressive strength of roof rock, the mining thickness and the inclined length of goaf are the main factors affecting the height of the water-conducting fracture zone. According to the typical cases in China, the prediction model of the height of the water-conducting fissure zone based on BP neural network is established. The input samples and test samples of BP neural network are determined, and the optimized network model is obtained by using Matlab software to train the network. By using the established model, the height of the water diversion crack zone in the 11011 face of Zhaogu No. 1 Coal Mine in Jiaozuo Coal Field is predicted. It is proved that the calculated results of the model based on BP neural network for predicting the height of the water-conducting fracture zone are closer to the actual results than those calculated by the formula provided by the rules.
【作者單位】： 河南理工大學能源科學與工程學院;中國礦業(yè)大學(北京)資源與安全工程學院;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973)項目(2013CB227903) 國家自然科學基金項目(51374093,51104058) 教育部高等學校博士學科點專項科研基金項目(20114116120005)
【分類號】：TD74;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1685298