基于灰色神经网络预测青东矿10煤层底板破坏深度

被引:11
作者
陈从磊
姚多喜
赵魁
杨清
程刚
机构
[1] 安徽理工大学地球与环境学院
关键词
灰色理论; BP神经网络; 破坏深度;
D O I
暂无
中图分类号
TD32 [矿山压力与岩层移动];
学科分类号
0819 ;
摘要
传统的预测底板破坏深度方法主要有力学及数理统计、定性比较分析等,然而这些方法的预测值往往达不到预期的效果或与实际值差距较大。通过对比检验样本的预测误差可得出基于灰色理论的神经网络预测模型的精度高于BP神经网络的预测结果。故此次选用灰色理论与神经网络相结合的方法建立模型预测青东矿104采区10煤底板破坏深度,预测结果为16.86m。
引用
收藏
页码:49 / 51
页数:3
相关论文
共 4 条
[1]   煤层底板导水破坏深度的灰色BP神经网络预算模型 [J].
黄莲莲 ;
张正培 ;
陈琛 .
露天采矿技术, 2011, (02) :6-8
[2]   基于灰色神经网络预测潘一东矿瓦斯含量 [J].
沈金山 ;
王来斌 ;
许继影 ;
高锡擎 ;
郑飞 .
煤炭技术, 2011, 30 (04) :90-92
[3]   基于BP神经网络的底板破坏深度预测 [J].
于小鸽 ;
韩进 ;
施龙青 ;
魏久传 ;
朱鲁 ;
李术才 .
煤炭学报, 2009, 34 (06) :731-736
[4]   煤层底板采动导水破坏深度计算的神经网络方法 [J].
郭文兵 ;
邹友峰 ;
邓喀中 .
中国安全科学学报, 2003, (03) :37-40+84