基于ANN导水裂隙带高度预测的过程优化

发布时间：2018-05-03 16:59

  本文选题：人工神经网络 + 导水裂隙带高度　； 参考：《矿业安全与环保》2015年03期

【摘要】：分析了影响导水裂隙带高度的因素,并将其分为主要因素和次要因素,构建了导水裂隙带高度影响因素体系。采用BP神经网络模型,并选取煤层厚度、顶板岩性、煤层倾角、覆岩硬度、工作面斜长、推进速度、岩体碎胀性作为主要因素用于导水裂隙带高度的预测,为了简化预测模型,加快计算速度,在确定的采矿地质条件下可忽略次要因素。预测结果表明,简化的BP神经网络模型能够满足导水裂隙带高度预测的准确度需要,该预测方法可为水体下采煤提供一定的技术指导。
[Abstract]:The factors affecting the height of the water-conducting fissure zone are analyzed and divided into main and secondary factors, and the system of influencing factors of the height of the water-conducting fissure zone is constructed. The BP neural network model is used to predict the height of water-conducting fracture zone by selecting coal seam thickness, roof lithology, coal seam inclination angle, overburden hardness, face inclined length, pushing speed, rock mass breaking and expanding property as the main factors, in order to simplify the prediction model, the BP neural network model is used to predict the height of the water-conducting fracture zone. The calculation speed can be accelerated and minor factors can be neglected under certain mining geological conditions. The prediction results show that the simplified BP neural network model can meet the need of accuracy in predicting the height of water-conducting fracture zone, and the prediction method can provide some technical guidance for coal mining under water body.
【作者单位】： 河南理工大学能源科学与工程学院;河南理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：河南省自然科学基金项目(0411052700) 河南省科技攻关计划项目(032421004)
【分类号】：TP183;TD745

【参考文献】

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【共引文献】

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