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概率积分法预计参数选取的神经网络模型
被引:79
作者:

郭文兵
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机构: 焦作工学院资源与材料工程系

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机构:

邹友峰
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机构: 焦作工学院资源与材料工程系
机构:
[1] 焦作工学院资源与材料工程系
[2] 中国矿业大学环境与测绘学院
[3] 焦作工学院资源与材料工程系 河南焦作 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州
[4] 江苏徐州
[5] 河南焦作
来源:
关键词:
概率积分法;
神经网络;
地表移动参数;
开采沉陷;
D O I:
暂无
中图分类号:
TD325.2 [];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号:
摘要:
在综合分析概率积分法参数与地质采矿条件之间关系的基础上,采用人工神经网络方法建立了概率积分法参数选取的模型.模型采用改进的BP优化算法,运用我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和测试样本,对网络模型的计算结果与实测值进行了对比分析.分析结果表明:用人工神经网络方法求算概率积分法参数结果更接近于实际.对提高开采沉陷预计精度具有积极意义.
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