• 论文
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于GA-BP网络模型的煤矿底板突水非线性预测评价
  • 作者

    杨志磊孟祥瑞王向前王开元

  • 单位

    安徽理工大学

  • 摘要
    以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。
  • 关键词

    BP神经网络遗传算法非线性底板突水

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(51004004);安徽省高校自然科学重点资助项目(KJ2010A081);
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