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基于粒子群算法和BP神经网络的冲击危险性评估
  • 221
  • 作者

    李慧民李振雷何荣军闫玉彪

  • 单位

    重庆工程职业技术学院中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室,矿业工程学院煤矿瓦斯地质研究院

  • 摘要
    为评价冲击矿压危险程度,提出一种基于粒子群算法和BP神经网络(PSO-BP)的冲击危险评估方法。利用已有冲击矿压数据,通过BP网络建立回归模型,并采用PSO算法对模型的连接权重和阀值进行优化,克服了BP网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点。选取冲击矿压的10种主要影响因素,利用典型冲击矿井的20组工程数据建立PSO-BP评估模型,并将该模型与标准BP模型进行对比分析,结果表明PSO-BP模型较标准BP模型的评估准确率提高15%。最后,通过某矿冲击危险评估的工程实例验证了该方法的可行性和普适性。
  • 关键词

    采矿工程冲击矿压危险评估神经网络粒子群算法

  • 基金项目(Foundation)
    国家重点基础研究发展计划(973)项目(2010CB226805)；国家自然基金和煤炭科学基金项目(51174285)；
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