煤矿巷道围岩松动圈智能预测研究

被引：28

作者：

许国安

靖洪文

不详

机构：

[1] 中国矿业大学建筑工程学院

[2] 中国矿业大学建筑工程学院江苏徐州　

[3] 江苏徐州　

来源：

中国矿业大学学报 | 2005年 / 02期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

围岩松动圈; 智能预测; 自适应神经模糊推理系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD322 [巷道压力];

学科分类号：

摘要：

针对煤矿巷道围岩松动圈厚度值获取难的问题,采用新兴的智能预测方法(自适应神经模糊推理),在MATLAB6.5平台上开发了集松动圈预测系统创建和应用于一体的智能预测软件.利用该软件对平煤集团十二矿巷道围岩松动圈厚度进行预测,然后与实测值对比,结果显示预测结果与实测值吻合较好,从而验证了本文创建的智能预测系统的有效性,它为松动圈值的获取提供了一条新途径.

引用

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页数：4

共 8 条

[1] 基于聚类算法的神经模糊推理系统结构和参数的优化 [J].