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基于GA-BP网络模型的煤矿底板突水非线性预测评价
基于GA-BP网络模型的煤矿底板突水非线性预测评价
上传者:
38606656
|
上传时间: 2024-01-08 19:32:30
|
文件大小: 621KB
|
文件类型: PDF
BP神经网络
遗传算法
底板突水
以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。
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