神经网络系统预测采面来压研究

• 作者: 刘立明 李小永
• 来源期刊: 煤炭与化工
• 学科: 工学
• 关键词: BP网络 来压影响因素 来压预测 误差分析
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TD323
• 语种: 中文

摘要

通过人工神经网络方法,将影响工作面来压的主要因素作为输入层,构建BP神经网络模型,应用黄金分割算法确定最优隐含层节点数,得到最优模型,并对工作面支架平均来压阻力、平均非来压阻力、平均来压步距进行预测,分析可知预测误差在±10％,且符合正态分布,可通过多种方法提高预测精度,控制在±5％,取得了较好的预测结果精度,对于指导工作面的安全生产具有重要意义.