基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析

发布时间：2017-10-30 19:06

  本文关键词：基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析

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【摘要】：为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-BP神经网络模型的预测结果比BP神经网络模型更准确,平均相对误差降低了40.29%,训练步数减少了1 665步,收敛速度快,稳定性好。
【作者单位】： 贵州大学矿业学院;贵州大学复杂地质矿山开采安全技术工程中心;贵州大学贵州省优势矿产资源高效利用工程实验室;
【关键词】： 煤层注水 BP神经网络 遗传算法-BP神经网络模型 湿润半径
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51264004)
【分类号】：TD714.4
【正文快照】： 0引言煤层注水能有效防治矿井粉尘、煤与瓦斯突出、冲击地压等灾害。加强煤层注水效果的科学分析,了解不同注水参数的煤层注水效果,对煤层注水工艺参数的选择有一定的指导意义。目前,煤层注水效果一般采用神经网络、回归分析和模糊聚类等方法进行预测,主要通过数据收集和参数

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本文编号：1118901