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基于PNN模型的采空区地基稳定性评价方法研究
  • ISSN号:1004-7530
  • 期刊名称:《江苏科技信息》
  • 时间:0
  • 分类:TP271.063[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:河南理工大学,河南焦作454003
  • 相关基金:国家自然科学基金委员会与神华集团有限责任公司联合资助项目;项目编号:U1261206;河南省高校科技创新团队支持计划;项目编号:13IRTSTHN029
作者: 黄意德
中文摘要:

针对传统关键层法评价采空区地基稳定性过程烦琐和工作量大等问题,文章运用概率神经网络(PNN)建立评价模型对地基稳定性进行评价,并将得到的评价结果与传统方法相比。结果表明:概率神经网络模型具有收敛速度快、评价精度高等特点。

英文摘要:

In view of the problems such as cumbersome process and large workload caused by the traditional key strata method of evaluating foundation stability of goaf, this paper adopts the probabilistic neural network(PNN) to establish the evaluation model to evaluate foundation stability, and compares the evaluation results with those of the traditional methods.The results show that the probabilistic neural network model has the characteristics of fast convergence and high accuracy.

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期刊信息
  • 《江苏科技信息》
  • 主管单位:江苏省科学技术厅
  • 主办单位:江苏省科技情报所
  • 主编:严文强
  • 地址:南京市龙蟠路171号
  • 邮编:210042
  • 邮箱:bjb@sti.js.cn
  • 电话:025-85410361 85410349 85410012
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-7530
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1191/T
  • 邮发代号:28-212
  • 获奖情况:
  • 2002年11月获首届“江苏期刊方阵”优秀期刊奖,2007年12月获“第六届江苏省优秀期刊”奖
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:3941