Artificial Neural Network's Application in Intelligent Displacement Back Analysis of Deep Mine Roadway Surrounding Rock

机译：人工神经网络在深井巷道围岩智能位移反分析中的应用

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The parameters of deep mine roadway surrounding rock are very important to the design, construction and stability analysis of the mine roadways. Now there are some shortcomings in the methods to obtain them. It is believed that displacement back analysis method can solve the problems, but there are some defects in it. Aiming at these problems, the paper builds a network of intelligent displacement back analysis of deep mine roadway surrounding rock which is based on MATLAB NN toolbox. Numerical method and orthogonal design method are used to construct the learning samples, to ensure that the samples are in accord with the practical situation and have uniform dispersivity and symmetrical comparability. At last, an example is introduced to show IDBADMRSR's application. The results show that the method has high computation precision, above 90％, and has overcome some flaws of traditional displacement back analysis methods. The method is feasible and recommendable.

机译：深井巷道围岩参数对巷道的设计，施工和稳定性分析非常重要。现在，获取它们的方法存在一些缺陷。可以认为，位移反分析方法可以解决上述问题，但存在一些缺陷。针对这些问题，本文建立了基于MATLAB NN工具箱的深井巷道围岩智能位移反分析网络。使用数值方法和正交设计方法构造学习样本，以确保样本符合实际情况，具有均匀的分散性和对称的可比性。最后，引入一个示例来展示IDBADMRSR的应用程序。结果表明，该方法计算精度高，达到90％以上，克服了传统位移反分析方法的一些缺陷。该方法是可行的并且值得推荐。

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来源
《2010 International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation》|2010年|p.808-811|共4页
会议地点
作者
CHEN Haiming; WANG Renhe;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类人工智能理论;
关键词
artificlal neural network; displacement back analysis; orthogonal design; deep mine roadway;

机译：人工神经网络位移反分析正交设计深井巷道;

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