基于人工神经网络的厚松散层立井井壁破坏预测研究

• 作者: 许延春 陈佩佩 韩敬平
• 来源期刊: 矿业安全与环保
• 学科: 工学
• 关键词: 煤矿 井壁破坏 人工神经网络 松散层
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 15-17,20
• 页数: 4页
• 分类号: TD265.3+2|TD393
• 字数: 3268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-4495.2005.06.006

摘要

煤矿立井井壁破坏是由多种地质与工程因素综合作用的结果,在深入分析井壁破坏的机理与影响因素的基础上,收集整理了兖州、临涣、宿县和大屯矿区14个立井数据建立样本集,引入非线性的人工神经网络技术,建立了结构为7-4-1的井壁破坏预测BP神经网络模型,并对兴隆庄矿4个立井井壁破坏时间进行了预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许延春	煤炭科学研究总院北京开采所	3	57	3.0	3.0
2	陈佩佩	煤炭科学研究总院北京开采所	7	240	6.0	7.0
3	韩敬平		1	10	1.0	1.0