基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
综合考虑水源、水压、隔水层、断层等因素对煤层底板突水的影响,采用遗传算法训练人工神经网络,建立了煤层底板突水组合人工神经网络预测模型。实例分析表明,采用遗传算法训练BP网络明显提高了人工神经网络的预测精度,使预测结果更加可靠。
推荐文章
煤层底板突水人工神经网络预测
煤层底板
突水
人工神经网络
预测
基于PSO_SVM_AdaBoost的煤层底板突水预测研究
煤层底板突水预测
主成分分析
粒子群优化算法
支持向量机
AdaBoost算法
煤层底板突水预报人工神经网络系统的研究
人工神经网络
突水预报
训练
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 煤层底板突水组合人工神经网络预测
来源期刊 岩土工程学报 学科 工学
关键词 煤层底板 突水 人工神经网络 遗传算法 预测
年,卷(期) 2001,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 502-504
页数 4页 分类号 TB115
字数 3009字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-4548.2001.04.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王连国 山东科技大学土木建筑学院 17 628 13.0 17.0
2 宋扬 山东科技大学资源与环境工程学院 27 978 15.0 27.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (2)
共引文献  (18)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (67)
同被引文献  (127)
二级引证文献  (537)
1993(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2002(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2004(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2005(9)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(6)
2006(10)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(7)
2007(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2008(15)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(12)
2009(16)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(12)
2010(25)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(20)
2011(26)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(18)
2012(34)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(29)
2013(34)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(29)
2014(57)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(54)
2015(67)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(58)
2016(59)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(54)
2017(79)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(74)
2018(87)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(85)
2019(53)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(50)
2020(20)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(20)
研究主题发展历程
节点文献
煤层底板
突水
人工神经网络
遗传算法
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
岩土工程学报
月刊
1000-4548
32-1124/TU
大16开
南京市虎踞关34号
28-62
1979
chi
出版文献量(篇)
7070
总下载数(次)
10
总被引数(次)
259916
论文1v1指导