為防治煤層底板水害,在總結(jié)礦壓破壞帶深度預(yù)測(cè)方法和理論的基礎(chǔ)上,分析了影響礦壓破壞深度的各項(xiàng)因素,選取華北型石炭二疊系煤田典型工作面綜采條件下的礦壓破壞深度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù);通過運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和擬合驗(yàn)證,構(gòu)建了基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦壓破壞帶深度預(yù)測(cè)模型。經(jīng)過對(duì)比傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,優(yōu)化模型與實(shí)際吻合更好,預(yù)測(cè)精度更高�；贛ATLAB進(jìn)一步開發(fā)了可視化預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng),使得操作更為便捷。研究成果為防治煤層底板水害提供了技術(shù)支撐和依據(jù)。

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圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能函數(shù)的選擇還沒有1套完整的理論方法，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的功能函數(shù)不多，通常在隱含層選擇“sigmoid”型函數(shù)。然后通過不斷地訓(xùn)練，經(jīng)分析擬合，選擇最合適的功能函數(shù)。本次研究，選擇“tansig”和“purelin”函數(shù)作為隱含層和輸出層的傳輸函數(shù)，訓(xùn)練函數(shù)....

圖2 基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可視化界面

礦壓破壞帶的預(yù)測(cè)模型需要通過輸入代碼來實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用繁瑣。為了使礦壓破壞帶的預(yù)測(cè)深度預(yù)測(cè)易于理解，便于操作，進(jìn)一步基于MATLAB中的GUI工具進(jìn)行了可視化開發(fā)。該可視化程序主要依據(jù)訓(xùn)練好的基于遺傳算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)模型。每次使用需要打開MATLAB，輸入guide命令，輸入影響礦壓....

本文編號(hào)：4017946