基于蚁群优化神经网络的巷道围岩稳定性预测

• 作者: 刘晓悦 孙洁
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 蚁群算法 神经元网络 巷道稳定性
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 117-119
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

巷道围岩的稳定性是保证煤矿安全开采的重要因素.在对影响巷道稳定性因素综合分析基础之上,针对神经网络处理非线性对象的优点,对样本数据进行神经元网络模型训练,并利用蚁群算法对神经网络进行快速优化,避免网络陷入局部极小值.仿真结果表明网络训练误差及收敛速度达到对顶底板和两帮的移近率的合理预测,进而可以确定巷道的稳定性状态.以移近率的大小和巷道稳定性为依据,选择合理的支护方式,对煤矿安全生产提供科学指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙洁	河北理工大学计算机与控制学院	22	70	5.0	7.0
2	刘晓悦	河北理工大学计算机与控制学院	19	70	5.0	7.0