粗糙集与神经网络技术预测煤厚及小断层的方法

• 作者: 崔若飞 王新 陈同俊
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 断层预测 煤层厚度预测
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 66-68,72
• 分类号: TP311
• 字数: 3305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2010.03.015

摘要

提出了基于分析三维地震数据的粗糙集(RS)-神经网络(NN)技术,预测采区断层和煤层厚度变化.利用粗糙集对地震数据中所包含的大量干扰数据进行约简,生成低噪音数据;将约简后的数据输入神经网络进行训练获得断层识别和煤层厚度预测.实际数据验证表明,该方法具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔若飞	中国矿业大学资源与地球科学学院	64	718	15.0	23.0
2	王新	中国矿业大学计算机学院	37	135	7.0	9.0
6	陈同俊	中国矿业大学资源与地球科学学院	32	272	8.0	16.0