模糊神经网络预测公路隧道揭煤突出危险性

• 作者: 任松 姜德义 章永武 蒋再文
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 政治法律
• 关键词: 公路隧道 揭煤 模糊神经网络 煤与瓦斯突出 预测
• 年，卷（期）: 2000,（z1）
• 所属期刊栏目: 岩土工程与水工渗流
• 页码范围: 200-202
• 页数: 3页
• 分类号: D731+.2
• 字数: 2336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2000.z1.060

摘要

在公路隧道揭穿煤层的施工中,揭煤突危险性的正确预测是安全、经济地揭穿煤层的关键.由于煤与瓦斯突出过程、突出机理的复杂性,使得基于经验突出危险性预测方法和基于数学建模的定量统计方法在实际应用中受到较大限制,预测结果弹性较大.因此,利用能表达知识规则的模糊神经网络,借助于成熟的模糊理论来表达与处理突出预测中不精确信息与不精确关系,以及借助于神经网络来表达影响突出因素与突出事件之间的相关规律,并在给出了模糊神经网络的拓扑结构和学习算法进行训练后,可实现公路隧道揭煤突出危险性的正确预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜德义	重庆大学建筑工程学院	165	2743	29.0	44.0
2	任松	重庆大学建筑工程学院	104	1392	23.0	32.0
3	蒋再文	重庆大学建筑工程学院	11	162	8.0	11.0