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摘要:
为了验证人工神经网络方法是否可以用于老采空区残余下沉系数的预测,采用L-M BP算法的人工神经网络方法对某矿区的观测站下沉资料进行了残余下沉系数的预测分析,计算出不同观测时间距最大下沉速度时刻之间的下沉系数,以此建立此下沉系数的神经网络预测模型,进而得到残余下沉系数,并与实测得出的进行对比.研究表明:1) 利用已有观测站最大下沉速度之后的观测数据可以解决数据不足的问题.2) 在考虑地质采矿因素的基础上,建立相对与最大下沉速度时刻的下沉系数的神经网络预测模型,以此求取老采空区残余下沉系数.结果表明:用人工神经网络方法进行老采空区残余下沉系数预测是可行的.
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文献信息
篇名 老采空区残余下沉系数的神经网络模型研究
来源期刊 采矿与安全工程学报 学科 工学
关键词 老采空区 残余下沉系数 人工神经网络
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 322-326
页数 5页 分类号 TD325.3
字数 2679字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3363.2009.03.014
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
老采空区
残余下沉系数
人工神经网络
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
采矿与安全工程学报
双月刊
1673-3363
32-1760/TD
16开
江苏徐州市中国矿业大学
1984
chi
出版文献量(篇)
3233
总下载数(次)
9
总被引数(次)
56133
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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