人工神经网络在老采空区残余沉降的应用研究
인공신경망락재로채공구잔여침강적응용연구
An Artificial Neural Network Model for Predicting the Residual Subsidence of Abandoned Mine Goaf
  • 万方数据
    金属矿山 금속광산
    METAL MINE
    2009年 6期 21-23 ,共3页

    张宏贞%邓喀中

    장굉정%산객중

    老采空区%残余沉降%人工神经网络 老採空區%殘餘沉降%人工神經網絡
    로채공구%잔여침강%인공신경망락
    在分析单一工作面残余沉降影响因素的基础上,通过利用观测站最大下沉速度之后的已有部分观测数据,采用L-M的BP算法,建立了老采空区残余沉降预测模型,并对模型进行对比分析.结果表明:用人工神经网络方法进行老采空区残余沉降预测是可行的,具有积极意义.
    재분석단일공작면잔여침강영향인소적기출상,통과이용관측참최대하침속도지후적이유부분관측수거,채용L-M적BP산법,건립료로채공구잔여침강예측모형,병대모형진행대비분석.결과표명:용인공신경망락방법진행로채공구잔여침강예측시가행적,구유적겁의의.
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