基于CFOA-GRNN的冲击地压危险等级预测

• 作者: 史秀志 周健 唐鸣东 邱贤阳
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 冲击地压 分级预测 混沌果蝇优化算法(CFOA) 广义回归神经网络(GRNN) 敏感性分析
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术科学
• 页码范围: 110-115
• 分类号: X936
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2016.12.020

摘要

针对冲击地压影响因素模糊、非线性等特性,选用一种混沌果蝇优化算法改进的广义回归神经网络(CFOA-GRNN),通过引入混沌扰动因子,增加网络的参数搜寻能力,建立冲击地压危险等级预测模型.模型选取煤层厚度、埋深等10个主要影响因素.以砚台煤矿的35个样本数据对模型进行学习、训练和预测,并将预测结果与传统预测模型的结果进行比较;同时采用敏感性分析法,评价各主要因素对模型精度的影响.结果表明煤层倾角影响最大,其次为卸压方式.研究表明,所构建的CFOA-GRNN模型正确率为92.8％,明显优于传统预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周健	中南大学资源与安全工程学院	56	595	15.0	22.0
2	史秀志	中南大学资源与安全工程学院	163	1691	22.0	32.0
3	邱贤阳	中南大学资源与安全工程学院	27	201	9.0	13.0
4	唐鸣东	中南大学资源与安全工程学院	2	6	1.0	2.0