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最大下沉角计算的神经网络模型研究
  • ISSN号:1008-3731
  • 期刊名称:《煤炭科技》
  • 时间:0
  • 分类:TD325.4[矿业工程—矿井建设]
  • 作者机构:[1]河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454003
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40672177);河南省教育厅科技攻关项目(2007440005)
中文摘要:

最大下沉角是确定地表移动盆地走向主断面位置的关键性参数.关系到地表移动和变形预计的精度。系统分析了影响最大下沉角的地质采矿因素,根据国内大量的地表移动观测资料,建立了最大下沉角计算的神经网络模型。该模型与遗传算法相结合,克服了单一神经网络易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点。研究表明,用基于遗传算法的神经网络来计算地表移动盆地的最大下沉角,其结果更加真实、可靠。

英文摘要:

Angle of maximum subsidence, which is important to determine the position of the major cross-section of subsidence basin along strike, affects the prediction precision of the surface displacement and strain. The geological and mining factors that influence the angle of maximum subsidence are systematically analyzed; Based on the practical observational data from the ground movement monitoring stations of many mines in China the neural network model is developed to determine the angle of maximum subsidence. The combination of genetic algorithm and neural network can overcome the disadvantages of the artificial neural works such as limitation of local optimization and slow convergence rate. The validity and reliability of neural network method combined with genetic algorithm to determinate the angle of maximum subsidence are verified by the existing engineering instances.

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期刊信息
  • 《煤炭科技》
  • 主管单位:江苏煤矿安全监察局
  • 主办单位:徐州矿务集团有限公司、江苏省煤炭学会 中国矿业大学
  • 主编:赵从国
  • 地址:江苏省徐州市矿山东路3号
  • 邮编:221006
  • 邮箱:mtkj1234@163.com
  • 电话:0516-85320746
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-3731
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1491/TD
  • 邮发代号:28-175
  • 获奖情况:
  • 被评为江苏省优秀期刊,江苏省一级期刊,首届《CAJ...
  • 国内外数据库收录:
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