灰色关联分析与BP神经网络的概率积分法参数预测

发布时间：2019-02-23 09:52

【摘要】：在综合分析地表沉陷概率积分法参数与地质采矿条件关系的基础上,提出运用灰色关联分析法找出影响概率积分法参数的主要因素,进而利用BP人工神经网络模型预计参数。在对实测数据灰色关联分析后得出:覆岩平均坚固性系数、采厚、倾角、采动程度与各个参数关联程度较高,表土层厚度和采深次之。在此基础上,建立BP人工神经网络模型,并对预计结果与实测数据进行对比分析。结果表明:该方法预计最大相对误差15.78%,最小相对误差1.92%,考虑到个别参数实测值较小,造成相对误差较大,而绝对误差很小,即模型预计效果较好,是一种预计概率积分法参数的有效方法。
[Abstract]:Based on the comprehensive analysis of the relationship between the parameters of probability integration method of surface subsidence and geological and mining conditions, the main factors affecting the parameters of probability integration method are found by using grey relational analysis method, and then the parameters are predicted by BP artificial neural network model. Based on the grey correlation analysis of measured data, it is concluded that the average solidity coefficient, mining thickness, dip angle, mining activity degree of overburden rock are higher than those of other parameters, and the thickness of surface soil layer and mining depth are the second. On this basis, the BP artificial neural network model is established, and the predicted results are compared with the measured data. The results show that the maximum relative error is 15.78 and the minimum relative error is 1.92. Considering the small measured value of individual parameters, the relative error is larger and the absolute error is very small. It is an effective method to predict the parameters of probabilistic integration method.
【作者单位】： 河南理工大学能源科学与工程学院;
【基金】：河南省自然科学基金项目(0411052700) 河南省科技攻关计划(032421004) 河南理工大学博士基金项目(B2013-053)
【分类号】：TD325.2

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本文编号：2428701