【摘 要】
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根据重庆市南桐矿务局砚石台煤矿的生产技术条件和开采地质条件,针对传统方法预测冲击地压存在的弊端,运用BP人工神经网络和遗传算法相结合的方法,通过改进激励函数来缩短训
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根据重庆市南桐矿务局砚石台煤矿的生产技术条件和开采地质条件,针对传统方法预测冲击地压存在的弊端,运用BP人工神经网络和遗传算法相结合的方法,通过改进激励函数来缩短训练时间,并利用给权值加入动量项和变速率学习方法,减少学习中的振荡,来对该矿冲击地压预测进行研究.工程实际应用表明,该方法能有效的确定网络结构和训练参数,并可以很好地应用在相关工程上.
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