本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：導(dǎo)水裂隙帶高度　出處：《采礦與安全工程學(xué)報(bào)》2015年06期

【摘要】：為準(zhǔn)確預(yù)測工作面導(dǎo)水裂隙帶發(fā)育高度,在總結(jié)頂板導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測方法和理論的基礎(chǔ)上,結(jié)合大量實(shí)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(jié)構(gòu)、頂板巖石單軸抗壓強(qiáng)度、開采厚度和采空區(qū)斜長是影響導(dǎo)水裂隙帶高度的主要因素。根據(jù)全國典型案例,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測模型,確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的輸入樣本和測試樣本,運(yùn)用Matlab軟件對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練,得到了優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)模型,并利用建立的模型預(yù)測了焦作煤田趙固一礦11011工作面導(dǎo)水裂隙帶高度。通過與實(shí)測結(jié)果對比,證明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測模型的計(jì)算結(jié)果比規(guī)程提供的公式計(jì)算的結(jié)果更接近實(shí)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(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院;中國礦業(yè)大學(xué)(北京)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)項(xiàng)目(2013CB227903) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51374093,51104058) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20114116120005)
【分類號】：TD74;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1685298