本文選題：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + D-S證據(jù)理論　； 參考：《煤炭技術(shù)》2015年04期

【摘要】：分析煤礦工作面突水有關(guān)的水文、地質(zhì)環(huán)境、采礦影響等諸多因素,發(fā)揮RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和容錯能力,將其運用到不同突水因素的基本概率分配的確定過程中,建立基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的煤礦底板突水預(yù)測模型。通過MATLAB仿真驗證了該模型的預(yù)測結(jié)果準確度,保證煤礦的安全生產(chǎn)。
[Abstract]:This paper analyzes many factors related to water inrush in coal face, such as hydrology, geological environment, mining influence and so on, and exerts the self-learning, adaptive and fault-tolerant ability of RBF neural network, and applies it to the process of determining the basic probability distribution of different water inrush factors. Based on RBF neural network and D-S evidence theory, a prediction model of coal mine floor water inrush is established. The prediction accuracy of the model is verified by MATLAB simulation, and the safety production of coal mine is ensured.
【作者單位】： 黑龍江科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【分類號】：TD745

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2017379