基于MATLAB人工神经网络预测预报冲击地压的研究_毕业论文.pdf

《基于MATLAB的人工神经网络预测冲击地压研究》这篇毕业论文主要探讨了利用MATLAB软件平台构建人工神经网络模型，以实现对矿山冲击地压的预测预报。冲击地压是矿业开采过程中的一种严重灾害，它对矿井安全和工人生命构成威胁。本文通过深入研究人工神经网络的理论基础及其在冲击地压预测中的应用，旨在提高预测精度，为预防此类灾害提供科学依据。 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，具有强大的非线性建模和自学习能力。在预测冲击地压的过程中，神经网络可以捕捉到数据间的复杂关联，从而对未知的冲击地压事件进行有效预测。MATLAB作为强大的科学计算工具，提供了丰富的神经网络工具箱，使得构建和训练神经网络模型变得相对简便。 论文首先介绍了冲击地压的基本概念、成因以及其对矿山安全的影响，强调了预测预报的重要性。接着，文章详细阐述了人工神经网络的基本原理，包括网络结构、学习算法和优化策略，如反向传播（Backpropagation）、径向基函数（Radial Basis Function，RBF）网络和自适应线性神经元（Adaptive Linear Neuron，ADALINE）等，并对比了它们在预测任务中的优缺点。 在实际应用部分，作者可能使用了历史的冲击地压监测数据作为训练和测试样本，通过MATLAB神经网络工具箱构建了多种网络模型。这些数据可能包括地质构造参数、开采条件、应力变化等多个影响因素。通过对模型进行训练、调整和验证，寻找最优的网络结构和参数设置，以提高预测精度。此外，论文可能还分析了不同模型的预测效果，如预测误差、拟合度等指标，以验证模型的有效性和稳定性。 论文可能讨论了预测结果的实际意义，提出了将预测模型应用于矿山安全生产的建议，例如预警系统的建立、开采计划的调整等。同时，也指出模型存在的局限性和未来研究的方向，如引入更多影响因素、优化网络结构、提升预测时效性等。 这篇毕业论文通过MATLAB人工神经网络技术对冲击地压进行了深入研究，旨在提高预测的准确性和实用性，为矿山安全提供有力的技术支持。这项工作对于理解复杂地质环境下的冲击地压预测问题，以及推动相关领域的科研和技术发展具有重要意义。