基于BP神经网络的工作面周期来压预测

• 作者: 华心祝 杨科 贺超峰 马菁花
• 来源期刊: 安徽理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 工作面周期来压 BP神经网络 MATLAB编程
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 59-63
• 分类号: TD844.1
• 字数: 3091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1098.2012.01.013

摘要

针对现有工作面周期来压预测方法在算法结构复杂、计算量较大等问题,探索一种高效、准确、易于使用的工作面周期来压预测方法.以淮南潘集矿区20个已采工作面作为工程研究背景,采用BP神经网络预测原理,在分析工作面周期来压的影响因素基础之上,设计出一种基于BP神经网络的工作面周期来压预测方法,通过MATLAB编程实验表明BP神经网络在工作面周期来压的预测中具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华心祝	安徽理工大学能源与安全学院	100	1843	20.0	40.0
2	杨科	安徽理工大学能源与安全学院	99	1709	20.0	38.0
3	马菁花	安徽理工大学能源与安全学院	4	40	4.0	4.0
4	贺超峰	安徽理工大学能源与安全学院	4	40	4.0	4.0