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基于人工神经网络及非线性回归的岩爆判据
  • ISSN号:1672-7207
  • 期刊名称:《中南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TD324[矿业工程—矿井建设]
  • 作者机构:[1]北京科技大学土木与环境工程学院,北京100083, [2]内蒙古科技大学矿业工程学院,内蒙古包头014010
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(“863”计划)项目(2008AA062104); 国家重点基础研究发展计划(“973”计划)项目(2010CB731501); “十一五”国家科技支撑计划项目(2008BAB32B01); 河北省钢铁产业技术升级专项资金资助项目(SJGS-KJ-12-03)
中文摘要:

采用人工神经网络和非线性回归方法研究岩爆判据研究。首先利用人工神经网络对原始样本进行量化,然后对量化后的样本数据进行非线性回归分析,获得新的岩爆判据公式。研究结果表明:此岩爆判据公式具有较高的预测精度。

英文摘要:

Rockburst criterion was studied based on artificial neural networks and nonlinear regression,Firstly the original sample was quantified by artificial neural networks,and then the nonlinear regression method was used to analyze the quantitative sample data.Finally,the new rockburst criterion was obtained.The results show that the new rockbust criterion has a higher predictive precision.

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期刊信息
  • 《中南大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中南大学
  • 主编:黄伯云
  • 地址:湖南长沙中南大学校本部
  • 邮编:410083
  • 邮箱:zngdxb@csu.edu.cn
  • 电话:0731-88879765
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-7207
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1426/N
  • 邮发代号:42-19
  • 获奖情况:
  • 首届全国优秀科技期刊评比一等奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,首届中国有色金属工业优秀科技期刊评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:20874