本文選題：開(kāi)采沉陷 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　； 參考：《金屬礦山》2017年04期

【摘要】：為精確預(yù)計(jì)錦界礦某工作面開(kāi)采沉陷,首先結(jié)合該工作面的地質(zhì)資料、采掘工作平面圖及孔柱狀圖,采用FLAC3D軟件建立了該工作面開(kāi)采沉陷仿真模型,得到工作面推進(jìn)100、300、500、700 m時(shí)的開(kāi)采沉陷數(shù)據(jù);其次基于該類數(shù)據(jù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)計(jì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,建立沉陷數(shù)據(jù)與工作面推進(jìn)距離的非線性關(guān)聯(lián);然后用粒子群優(yōu)化算法(Particle swarm optimization,PSO)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)和連接權(quán)值閾值進(jìn)行優(yōu)化,并引入遺傳算法(Genetic algorithm,GA)中的自適應(yīng)變異因子以一定概率初始化部分變量,以解決PSO算法易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題,避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型易陷入局部最小值、訓(xùn)練收斂速率低以及PSO算法易早熟收斂等問(wèn)題。分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及所提模型進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比,并引入偏差平方和(Sum of squares for total,SST)對(duì)各模型的預(yù)計(jì)精度進(jìn)行評(píng)價(jià),研究表明:在工作面分別推進(jìn)100,300,500 m的情況下,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的SST值分別為0.056,0.062,0.066,PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的SST值分別為0.049,0.054,0.048,所提模型的SST值分別為0.028,0.026,0.031,明顯小于前兩者,表明該模型有助于提高礦區(qū)開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)精度,有一定的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to accurately predict the mining subsidence of a working face in Jinjie Coal Mine, a simulation model of mining subsidence is established by using FLAC3D software, combining with the geological data of the working face, the excavation plan and the hole histogram. The mining subsidence data are obtained when the working face is advancing 100300500700 m. Secondly, the BP neural network prediction model is trained and verified based on this kind of data, and the nonlinear correlation between the subsidence data and the working face advance distance is established. Then, the particle swarm optimization algorithm (PSO) is used to optimize the structural parameters and the threshold of connection weights of BP neural network model, and the adaptive variation factor in genetic algorithm GAA is introduced to initialize some variables with a certain probability. In order to solve the problem that PSO algorithm is easy to fall into local optimal solution, the BP neural network model is easy to fall into local minimum, the rate of training convergence is low, and PSO algorithm is easy to converge prematurely. The BP neural network model, PSO-BP neural network model, and the proposed model are used to compare the experimental results, and the sum of squares squared of squares for total SSTs are introduced to evaluate the predicted accuracy of each model. The results show that the SST value of BP neural network model is 0.056 0. 062% and the SST value of PSO-BP neural network model is 0. 049 0. 054 鹵0. 048, and the SST value of the proposed model is 0. 028 ~ 0. 026 ~ 0. 031, which is obviously smaller than that of the former two models. It shows that the model is helpful to improve the prediction accuracy of mining subsidence and has certain practical value.
【作者單位】： 北京電子科技職業(yè)學(xué)院電信工程學(xué)院;解放軍理工大學(xué)國(guó)防工程學(xué)院;爆炸沖擊防災(zāi)減災(zāi)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;解放軍61206部隊(duì);
【分類號(hào)】：TD327;TP183

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本文編號(hào)：1796923