岩层移动角预测的粗糙集-BP神经网络模型

• 作者: 付玉华 占飞 李勇
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 金属矿山 地表移动规律 岩层移动角 粗糙集 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 地质与测量
• 页码范围: 96-101
• 页数: 6页
• 分类号: TD325|TU457
• 字数: 3400字
• 语种: 中文

摘要

岩层移动角是金属矿山开采表征地表移动规律的重要参数之一.为克服理论计算法和数值分析法在力学模型匹配、参数选择、边界条件设置等方面存在的问题并改进岩层移动角预测方法,首先在分析BP神经网络、粗糙集基本原理的基础上,将两者进行有机结合,构建了粗糙集-BP神经网络模型,该模型将粗糙集作为前端处理器对具有模糊性、不确定性和不完整性的信息进行预处理,将BP神经网络作为核心建立输入、输出间的映射关系;然后通过对34组实测岩层移动样本数据进行学习训练和测试,构建了包含下盘岩性、上盘岩石普氏系数、矿体倾角、矿体厚度、开采深度、采矿方法等6个因素的粗糙集-BP神经网络岩层移动角预测模型,并对永平铜矿露天转地下开采岩层移动角进行了预测.结果表明:该矿山总体岩层移动角的预测值分别为上盘62°,下盘68°,走向73°,预测结果与工程类比法、数值模拟法等传统方法接近.所提方法由于可科学选择变量、简化网络结构以及具有提高容错抗干扰和分类的能力,相对于传统预测方法而言,具有一定的优势,有助于提高矿山开采岩层移动角的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇	江西理工大学应用科学学院	49	370	12.0	18.0
2	占飞	江西理工大学应用科学学院	11	11	2.0	3.0