【摘 要】
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随着经济的快速发展,煤炭作为主要的能源也持续被大量开发。对于一个计划开采的煤矿,在开采之前根据其已知的地质采矿条件,选用适合的预测方法和预计函数,提前预计出开采以后会造成的岩层变形以及地表移动变形的程度就变得很有意义。本文利用BP神经网络的方法预计出概率积分法参数为后续利用概率积分法预计提供参数支持。本文的主要目的第一个是研究厚松散层矿区利用BP神经网络解算概率积分法参数的方法是否可行,第二个是确
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随着经济的快速发展,煤炭作为主要的能源也持续被大量开发。对于一个计划开采的煤矿,在开采之前根据其已知的地质采矿条件,选用适合的预测方法和预计函数,提前预计出开采以后会造成的岩层变形以及地表移动变形的程度就变得很有意义。本文利用BP神经网络的方法预计出概率积分法参数为后续利用概率积分法预计提供参数支持。本文的主要目的第一个是研究厚松散层矿区利用BP神经网络解算概率积分法参数的方法是否可行,第二个是确定利用多种群遗传算法优化BP神经网络是否可以提高预测精度。本文详细介绍了影响概率积分法预计参数的采矿因素、地质因素以及地形因素,并收集了我国40个典型矿区的地表观测站实测资料作为训练样本和测试样本。其中实测资料主要分为两部分:一部分是典型观测站的地质采矿条件,另一部分是典型观测站的概率积分法参数。在利用BP神经网络进行预测时,本文选取典型观测站数据中的前37个矿区资料作为训练样本,后3个矿区资料作为测试样本。在利用BP神经网络对概率积分法参数进行预计时,影响概率积分法预计参数的影响因素太多,为了减少BP神经网络的复杂程度,增加预测精度,本文利用主成分分析法进行处理,以期得到概率积分法预计参数的主要影响因素。本文利用MATLAB软件建立BP神经网络模型,对概率积分法参数进行预计。根据模型预计的相对误差可知:在厚松散层矿区利用BP神经网络预计概率积分法参数是可行的。由于BP神经网络模型的初始权值和阈值是随机产生的,这会使BP神经网络模型具有计算时间长,收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点。为了解决这个问题,本文利用多种群遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立MPGA-BP神经网络。经过计算可知在厚松散层矿区利用MPGA-BP神经网络预计概率积分法参数是可行的。将主成分-BP神经网络模型与主成分-MPGA-BP神经网络模型分别预计的概率积分法参数进行对比,得到两种方法都有较好的非线性泛化能力,所以这两种方法在对概率积分法参数进行预测方面都是可行的。通过比较相对误差的大小发现MPGA-BP神经网络在预测时总体的相对误差较小,解算结果相对稳定。所以利用多种群遗传算法确实可以优化传统的BP神经网络,经优化后的模型,在精度和稳定性方面都有显著的提高。图[12]表[11]参[65]
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