本文關鍵詞：基于立體礦圖系統(tǒng)的巷道變形預測動態(tài)可視化

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【摘要】：針對巷道變形預測可視化識別程度不高的問題,提出了一種將神經(jīng)網(wǎng)絡巷道變形預測算法與礦井立體礦圖信息管理系統(tǒng)相結合的方法,利用三維立體礦圖系統(tǒng)實現(xiàn)巷道預測變形的動態(tài)可視化識別,并對巷道可控變形范圍進行預警閥值設定,系統(tǒng)可及時發(fā)出相應的預警信號,為工程人員進行相應的巷道支護方案設計及施工決策提供了重要的指導信息。
【作者單位】： 安徽理工大學能源與安全學院;河北交通職業(yè)技術學院;淮南礦業(yè)集團有限公司張集礦;
【基金】：國家自然科學基金項目(51504005)
【分類號】：TD326
【正文快照】： YZXO0引言神經(jīng)網(wǎng)絡以其連續(xù)時間、非線性、網(wǎng)絡的全局作用、大規(guī)模并行分布處理及高度的學習聯(lián)想能力,為解決巖石力學問題提供了一種有力的工具,尤其在解決關于巖體力學非線性關系、參數(shù)識別、預測等方面的問題表現(xiàn)出巨大的潛力。神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型在巷道變形預測方面的研究已

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本文編號：1236238