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基于PSO-RBF神经网络的主要影响角正切求取方法

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主要影响角正切tanβ是采用概率积分法进行矿山开采沉陷预计的主要参数之一,决定着开采沉陷的影响范围.为了提高tanβ求取精度,在分析tanβ及其影响因素的基础上,选取tanβ的5个主要影响因素作为输入层神经元,将粒子群(PSO)快速搜索全局最优解算法与径向基(RBF)神经网络相结合,提出一种求取tanβ的PSO-RBF神经网络预测模型,获得tanβ和地质采矿条件之间的非线性映射关系.运用中国30个典型观测站的实测数据作为学习训练和测试样本,进行了PSO-RBF神经网络模型的适应度和泛化能力测试,对预测结果与实测值进行了对比分析.结果表明:应用PSO-RBF神经网络模型预测tanβ,收敛速度快,预测精度高.预测结果的最大相对误差为6.54％,最小为2.56％,所得到的tanβ精度有了一定的提高.

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来源
《2015年全国矿山开采损害防治与数字矿山学术会议》|2015年|224-228|共5页
会议地点珠海
作者
Chen Junjie; 陈俊杰; Wang Mingyuan; 王明远; Wu Jun; 武君; Yan Weitao; 闫伟涛;
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作者单位

中国煤炭学会;

中国金属学会;

金属矿山》杂志社;

《现代矿业》杂志社;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TD325.1;
关键词
矿山开采; 沉陷预计; 粒子群; 径向基; 神经网络; 精度控制;

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