基于灰色神经网络模型玻璃钢锚杆支护巷道变形预测研究

发布时间：2017-08-04 06:30

  本文关键词：基于灰色神经网络模型玻璃钢锚杆支护巷道变形预测研究

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【摘要】：建立了用灰色系统预测GM(1,1)模型耦合BP神经网络预测模型组合形成的并联型灰色神经网络预测模型(PGNN)和串联型灰色神经网络预测模型(SGNN),对大冶铁矿矿岩接触带玻璃钢锚杆支护巷道围岩变形监测的结果应用两种灰色神经网络预测模型进行预测。预测结果与实测值的对比分析表明串联型灰色神经网络预测模型的预测精度高于并联型灰色神经网络预测模型、灰色系统预测GM(1,1)模型和BP神经网络预测模型,适合矿岩接触带玻璃钢锚杆支护巷道围岩的变形预测,且具有一定的合理性和准确性。研究结果表明玻璃杆锚杆对矿岩接触带巷道的支护效果良好,巷道变形在安全生产的范围内,为在此类矿岩接触带巷道中推行玻璃钢锚杆支护提供了理论依据。
【作者单位】： 湖北省页岩钒资源高效清洁利用工程技术研究中心;武汉科技大学资源与环境工程学院;
【关键词】： 矿岩接触带 玻璃钢锚杆支护 变形 灰色神经网络 预测
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划项目(编号:2011BABO5B03)
【分类号】：TD353.6
【正文快照】： 0引言巷道围岩的变形是成巷初期巷道布置和成巷后期巷道支护形式选择、参数设计的主要依据,同时也是评价巷道稳定性的重要指标[1]。通过研究巷道的稳定和失稳时间,可以为巷道二次支护最佳时间段以及巷道变形破坏关键部位的确定提供依据。目前,巷道变形常用的预测方法有回归分

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本文编号：618139