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采矿地表沉陷的神经网络预测 评分:

采矿地表沉陷的神经网络预测
86 ZHONGGUO DIZHIZAIHAI YU FANGZHI XUEBAO 2001 0nt+1=vt+>△ E P ∑T E E h 7yWk≤ W h 8 ∑)nom/k t 2.5 aW。t W 0. t+ t BP 7∈01 10 2.4 586 2000 Tab 1 Data of training set mm mm 2.2 25 56 173 82 925 365 185 341 41 179 1040l 2480 3.87 42 348 2288 490 2290 1400 0.9 35 306 170 832 282 370 207 986 22 470 183 1256 324 115 625 150 723 412 87 Tab. 2 Network parameters 10 0.9 0.7 0.01 0.001 6 Tab. 3 Forecast results H M m mm % mm mm 7.8 26 936 2.8 102 120 9.8 5.5 2.80 8.5 138 2100 1987 5.7 407 3.2 1.02 15 400 180 750 742 2.5 150 142 5.6 3.3 9.8% M 1996 M 1997 19986225 3.2 228 The prediction of neural network to surface subsidence in mining MA Feng-hai YANG Fan Liaoning Technical University Fuxin 123000 China Abstract The surface subsidence in mining is influenced by lots of factors such as geological condition and mining condi tion. These factors have hardly been described by a numerical model because of their non-linear characters so it is very difficult to tackle. We make use of the neural network s advantages to predict the surface subsidence in mining. The fore casting results are in good agreement with the real results. The authors think this way is feasible and practical Key words mining non-linear neural network prediction of surface subsidence 采矿地表沉陷的神经网络预测 旧 万戴据 WAANFANG DATA文献链接 作者: 麻凤海,杨帆 作者单位 辽宁工程技术大学, 刊名: 中国地质灾害与防治学报 英文刊名: THE CHINESE JOURNAL OF GEOLOGICAL HAZARD AND CONTROL 年,卷(期) 2001,12(3) 被引用次数: 8次 渗考文献(3条) 1.麻凤海离层充填减缓地表下沉效果评价的神经网络模型1998(03) 2.麻凤海岩层移动动力学过程的理论与实践1997 3.吴筒彤;王建华神经网络及其应用1996 证文献(8条) 杨治林煤层地下开采地表沉陷预测的边值方法[期刊论文]岩土力学2010(z1) 2.秦真珍.杨帆.徐佳基于小波神经网络的边坡预报模型研究[期刊论文]城市勘测2009(4) 3.吕伟才.秦永洋.孙兴平基于GIS的矿山开采沉陷综合数据处理软件包的设计[期刊论文]矿山测量2008(4) 4.肖波.麻凤海.杨帆.张荣亮基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计[期刊论文]中国矿业2005(10) 5.翟淑花地下开采岩体移动预测的遗传规划模型及其工程应用[学位论文]硕士2005 6.田象燕时间序列分析方法研究及其在地学预测问题中的应用[学位论文]硕士200 7.杨帆.麻凤海地表移动预计参数选取的神经网络法[期刊论文]中国地质灾害与防治学报2004(1) 8.李向阳采空场上覆岩体变形特性研究[学位论文]硕士2004 本文链接http://d.g.wanfangdata.comcn/periodiCalzgdzzhyfzxb200103020.aspx

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