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基于神经网络的矿山地质灾害评估模型研究
基于神经网络的矿山地质灾害评估模型研究
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
矿山地质灾害
神经网络
海量数据
非线性融合
摘要:
目前矿山工程的地质灾害评估与预测模型只依靠某单一的地质因素进行分析,无法融合造成地质灾害的众多因素,形成准确率高的全面性的地质灾害评估模型.提出一种基于神经网络的矿山地质灾害评估模型,运用神经网络强大的非线性因素融合与推断的能力建立评估模型,将海量的历史监控数据输入到神经网络中不断进行模型训练,最终形成分级别的矿山地质灾害预测模型,使用模型对测试样本检验发现,这种技术对灾害的预测准确率高达83%,具有很强的实用性.
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浅谈我国矿山地质灾害特点及相关问题
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内容分析
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文献信息
篇名
基于神经网络的矿山地质灾害评估模型研究
来源期刊
现代工业经济和信息化
学科
地球科学
关键词
矿山地质灾害
神经网络
海量数据
非线性融合
年,卷(期)
2013,(Z2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
68-70
页数
3页
分类号
P694
字数
语种
中文
DOI
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2013(0)
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矿山地质灾害
神经网络
海量数据
非线性融合
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研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
现代工业经济和信息化
主办单位:
山西省经贸决策咨询中心
山西经济和信息化出版传媒中心
出版周期:
月刊
ISSN:
2095-0748
CN:
14-1362/N
开本:
大16开
出版地:
山西省太原市平阳路61号综合楼3层
邮发代号:
22-70
创刊时间:
2011
语种:
chi
出版文献量(篇)
7751
总下载数(次)
26
总被引数(次)
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