基于模糊神经网络的深井底板突水判别研究

被引：15

作者：

张文泉 ^{[1
,2
]}

孙明 ^{[1
]}

安伟 ^{[3
]}

马衍飞 ^{[4
]}

机构：

[1] 山东科技大学资源与环境工程学院

[2] 教育部“灾害预测与控制”重点实验室

[3] 滕州东大煤矿

[4] 淮南李嘴孜煤矿

来源：

中国安全科学学报 | 2009年 / 19卷 / 12期

关键词：

深井底板突水; 层次分析法(AHP); 隶属函数; 模糊神经网络(FNN); 判别;

D O I：

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2009.12.009

中图分类号：

TD745.2 [];

学科分类号：

摘要：

通过分析深井底板突水因素的影响作用,建立各影响因素的层次分析结构模型,运用层次分析法计算各影响因素的权重并进行排序,进而选出深井底板突水的主控因素。在该基础上,建立隶属度和隶属函数实现各因素的归一,构建基于模糊神经网络的深井底板突水判别模型,选择合适的网络结构参数以改善神经网络的缺点,并选取样本训练网络,以现场实例为验证样本,以突水等级作为输出结果,该判别表明基本符合工程实践。

引用

页码：61 / 65+205 +205

页数：6

共 10 条

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