【摘 要】
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为了提高大采高开采条件下导水裂隙带高度预测准确度,结合BP神经网络模型,通过进行导水裂隙带高度影响因素的主成分分析,建立了以采高和岩性为主要影响因素的BP网络导水裂隙
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院,国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室,安徽理工大学测绘学院,
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为了提高大采高开采条件下导水裂隙带高度预测准确度,结合BP神经网络模型,通过进行导水裂隙带高度影响因素的主成分分析,建立了以采高和岩性为主要影响因素的BP网络导水裂隙带高度预测模型,并通过实例对模型效果进行了验证。
In order to improve the prediction accuracy of the height of water-conducted fractured zone under the condition of high-cut mining, combining with BP neural network model, by principal component analysis of influencing factors of the height of water-conducted fractured zone, BP network water-conducting fractured zone height prediction model, and the effect of the model was verified through an example.
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