BP神经网络在煤矿爆破振动强度预测中的应用

发布时间：2017-11-04 06:05

  本文关键词：BP神经网络在煤矿爆破振动强度预测中的应用

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【摘要】：根据BP神经网络理论,对煤矿主斜井爆破开挖产生的振动强度进行了预测。通过建立合理的网络预测模型,以影响爆破振动特征参量的主要因素作为模型的输入,在模型误差小于0.001的前提下,对21组数据进行了重点预测。参量预测误差均小于10%,可以满足该复杂场地条件下安全施工的预测要求。
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院;
【基金】：深部岩石力学与地下工程国家重点实验室自主重点课题(GDUEZB201401)
【分类号】：TD235
【正文快照】： 0引言人工神经网络技术是一种不依赖先验性模型的预测方法,即不需要事先假定统计数据相互之间的规律性,而是通过网络模型各层节点之间的权值训练,自适应地获取输入参量和输出变量之间的内在关系。本文建立在BP神经网络预测模型的基础上,对评价爆破振动强度的主要参数进行了重

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本文编号：1138126