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利用人工神经元网络预测老顶来压步距
  • 431
  • 作者

    张清聂晓燕魏丽萍刘明

  • 单位

    北方交通大学大同矿务局

  • 摘要
    利用人工神经元网络对工作面的顶板来压步距进行了预测．确定了影响来压步距的２８项主要因素，包括顶板地质条件的影响和采动影响。将现场所提供的实际数据整理为学习样本，采用ＢＰ网络进行学习和预测．神经元网络的作用类似于回归分析，但它与普通的多元非线性回归比较而言具有的明显优点是：输入参数的数目不受限制，定性参数亦可作为输入，并且预测的精度较高。
  • 关键词

    矿山压力来压预测神经元网络应用

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金；中国科学院工程地质力学开放实验室资助；
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