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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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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
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研究主题发展历程
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矿山地质灾害
神经网络
海量数据
非线性融合
研究起点
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期刊影响力
现代工业经济和信息化
月刊
2095-0748
14-1362/N
大16开
山西省太原市平阳路61号综合楼3层
22-70
2011
chi
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