本文選題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 導(dǎo)水裂隙帶高度��； 參考：《礦業(yè)安全與環(huán)保》2015年03期

【摘要】：分析了影響導(dǎo)水裂隙帶高度的因素,并將其分為主要因素和次要因素,構(gòu)建了導(dǎo)水裂隙帶高度影響因素體系。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并選取煤層厚度、頂板巖性、煤層傾角、覆巖硬度、工作面斜長(zhǎng)、推進(jìn)速度、巖體碎脹性作為主要因素用于導(dǎo)水裂隙帶高度的預(yù)測(cè),為了簡(jiǎn)化預(yù)測(cè)模型,加快計(jì)算速度,在確定的采礦地質(zhì)條件下可忽略次要因素。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,簡(jiǎn)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠滿足導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度需要,該預(yù)測(cè)方法可為水體下采煤提供一定的技術(shù)指導(dǎo)。
[Abstract]:The factors affecting the height of the water-conducting fissure zone are analyzed and divided into main and secondary factors, and the system of influencing factors of the height of the water-conducting fissure zone is constructed. The BP neural network model is used to predict the height of water-conducting fracture zone by selecting coal seam thickness, roof lithology, coal seam inclination angle, overburden hardness, face inclined length, pushing speed, rock mass breaking and expanding property as the main factors, in order to simplify the prediction model, the BP neural network model is used to predict the height of the water-conducting fracture zone. The calculation speed can be accelerated and minor factors can be neglected under certain mining geological conditions. The prediction results show that the simplified BP neural network model can meet the need of accuracy in predicting the height of water-conducting fracture zone, and the prediction method can provide some technical guidance for coal mining under water body.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院;河南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：河南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(0411052700) 河南省科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(032421004)
【分類號(hào)】：TP183;TD745

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1839325