基于ANN方法的煤巷掘进前方小构造预报技术

被引：5

作者：

武强 ^{[1
]}

俞佳 ^{[1
]}

庞炜 ^{[1
]}

庄稼 ^{[2
]}

李新政 ^{[2
]}

康守昌 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国矿业大学资源与安全工程学院

[2] 鹤壁煤业集团

来源：

中国矿业大学学报 | 2007年 / 04期

关键词：

人工神经网络; 非线性; 小构造预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD263.2 [];

学科分类号：

0819 ;

摘要：

利用煤巷掘进过程中所暴露出的大量的煤层信息,确定了与煤巷掘进前方小构造存在密切关系的影响因素,分析了煤层倾角、煤层厚度、涌水量、瓦斯等各个影响因子,选出主控因子,建立主控因子与煤巷掘进前方小构造预测危险性指数间的人工神经网络(ANN)分析模型,求取了各影响因素对前方小构造预测的权重系数,并建立了煤巷掘进前方小构造预测预报的ANN模型及其判据.对鹤壁十矿煤巷掘进前方小构造进行了预测,结果表明:ANN技术可用于煤矿巷道掘进前方小构造预测.

引用

页码：446 / 452

页数：7

共 9 条

[1] 应用神经网络对精煤灰分含量进行实时预报 [J].