基于BP神经网络的层状矿床采空区稳定性评价研究

• 作者: 叶义成 耿宏波 胡洪旺 赵祖伟
• 来源期刊: 化工矿物与加工
• 学科: 工学
• 关键词: 层状矿床 BP神经网络 采空区稳定性 评价
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 60-63,69
• 页数: 5页
• 分类号: TD325
• 语种: 中文
• DOI: 10.16283/j.cnki.hgkwyjg.2018.03.015

摘要

层状矿床采空区稳定性的影响因素和方式有其固有特点,有必要系统地研究层状矿床采空区的稳定性并建立评价模型.根据BP神经网络原理,系统梳理了典型矿山采空区稳定性计算与评价案例,结合部分矿山设计实例,选取影响采空区的3类主要因素中的岩石抗压强度、采场暴露面积及采场跨度等9项评价指标.利用MATLAB神经网络工具箱,以选取的9个影响因素作为神经网络输入层,设立稳定、基本稳定、不稳定和极不稳定4个等级作为神经网络输出层;该网络允许最大训练步数为1 000步,训练目标最小误差为0.001,选取单隐层网络对所构建的20个样本数据进行训练测试,从而建立了BP神经网络层状矿床采空区稳定性评价模型.并以某层状铁矿采空区为例,应用训练好的BP神经网络模型对其稳定性进行预测评价,其预测结果与实际情况相符,验证了BP神经网络的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶义成		161	906	16.0	21.0
2	胡洪旺		4	5	1.0	2.0
3	耿宏波		5	4	1.0	2.0
4	赵祖伟		1	0	0.0	0.0