本文選題：開采沉陷 + 深部開采��； 參考：《金屬礦山》2017年07期

【摘要】：為提高礦山深部開采覆巖沉陷的預(yù)測(cè)精度,以吉林省某礦山為例,將覆巖抗壓強(qiáng)度、工作面推進(jìn)距離、采厚、煤層傾角、采深作為開采沉陷預(yù)測(cè)的主要影響因素,以煤層傾角、工作面推進(jìn)距離、采厚等參數(shù)作為預(yù)測(cè)模型的輸入值,將最大沉陷值作為預(yù)測(cè)模型的輸出值,構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開采沉陷預(yù)測(cè)模型。針對(duì)經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練時(shí)具有學(xué)習(xí)速度慢、抗干擾能力弱以及易陷入局部最小值等不足,采用一種改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)化,構(gòu)建了改進(jìn)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。試驗(yàn)表明:(1)所提模型的平方相關(guān)系數(shù)R~2為0.932、平均絕對(duì)誤差e_(ME)為0.195、平均相對(duì)誤差e_(MRE)為0.082、訓(xùn)練時(shí)間t為21.5 s、均方誤差e_(MSE)為0.067 1;(2)經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平方相關(guān)系數(shù)R~2為0.802、平均絕對(duì)誤差e_(ME)為0.605、平均相對(duì)誤差e_(MRE)為0.255、訓(xùn)練時(shí)間t為30.9 s、均方誤差e_(MSE)為0.089 1;(3)PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平方相關(guān)系數(shù)R~2為0.825、平均絕對(duì)誤差e_(ME)為0.382、平均相對(duì)誤差e_(MRE)為0.216、訓(xùn)練時(shí)間t為23.5 s、均方誤差e_(MSE)為0.078 2。可見,所提模型具有較高的訓(xùn)練效率,擬合效果較好且預(yù)測(cè)精度較高,對(duì)于大幅提升礦山開采沉陷預(yù)測(cè)精度有一定的借鑒價(jià)值。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of overburden subsidence in deep mining, taking a mine in Jilin Province as an example, the overburden compressive strength, working face pushing distance, mining thickness, coal seam dip angle and mining depth are taken as the main influencing factors of mining subsidence prediction, and the dip angle of coal seam is taken as the main factor. The mining subsidence prediction model based on BP neural network is constructed by taking the maximum subsidence value as the output value of the prediction model and working face advancing distance and mining thickness as the input value of the prediction model. In view of the shortcomings of the classical BP neural network model in training, such as slow learning speed, weak anti-interference ability and easy to fall into local minimum, an improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize the model. The improved particle swarm optimization BP neural network model is constructed. The results show that the squared correlation coefficient of the proposed model is 0.932, the mean absolute error is 0.195, the average relative error is 0.082, the training time is 21.5 s, the mean square error is 0.067 1 / 2) the squared correlation coefficient of the classical BP neural network model is Rn2. The mean absolute error, average relative error, mean relative error and mean square error of the neural network model were 0.605, 0.255, 30.9 s, 30.9 s and 0.089 respectively, respectively. The square correlation coefficient Rn2 was 0.825, the mean absolute error was 0.382, and the mean relative error was 0.216,The mean absolute error was 0.825, the mean absolute error was 0.382, and the mean relative error was 0.216. The training time t is 23.5s, and the mean square error E / MSE is 0.078 2s. It can be seen that the proposed model has higher training efficiency, better fitting effect and higher prediction accuracy, which has a certain reference value for greatly improving the prediction accuracy of mining subsidence.
【作者單位】： 河北能源職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理系;
【分類號(hào)】：TD325

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1897604