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基于SPSS与ANN的汾西矿区煤巷围岩稳定性分类

发布时间:2017-09-07 09:13

  本文关键词:基于SPSS与ANN的汾西矿区煤巷围岩稳定性分类


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【摘要】:汾西矿区煤巷现场条件复杂、支护困难,因此合理的巷道围岩稳定性分类对后期的支护设计具有重要意义。统计了多篇文献资料,利用SPSS软件建立围岩稳定性分类指标数据库,进行频数分析,以统计分析结果为依据,结合汾西矿区的实际情况确定出11个围岩稳定性分类指标。采用附加动量法改进BP神经网络,应用MATLAB软件建立ANN煤巷围岩稳定性识别模型,并选取46条汾西矿区煤巷作为样本对模型进行学习训练。将该模型应用于12条汾西矿区煤巷进行检验,识别准确率为91.7%。该模型具有较高的类型识别准确性,非线性映射效果较好,适用于汾西矿区煤巷围岩稳定性分类。
【作者单位】: 中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院;
【关键词】煤巷 围岩稳定性 分类指标 SPSS 神经网络
【基金】:国家自然科学基金项目(51134025) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(2015QL02)
【分类号】:TD322.4
【正文快照】: KONG Xiangsong,SHAN Renliang,XIAO Yuhang,BAI Yao(School of Mechanics and Civil Engineering,China University of Mining and Technology(Beijing),Beijing 100083,China)由于不能准确识别煤巷围岩稳定性类型,导致支护设计方案不尽合理,是造成井巷工程安全隐患的重要因

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本文编号:808658

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