基于BP神经网络矿井突水点注浆量的预测

施龙青; 黄纪云; 高卫富; 魏凯; 郭玉成

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基于BP神经网络矿井突水点注浆量的预测

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阐述了在突水水压、突水量、封堵过水通道长度、注浆压力4个影响因素下,运用MATLAB并基于BP神经网络构建矿井突水点注浆量预测模型的方法.运用MATLAB软件绘制了相对误差散点图以及预测注浆量值和实际注浆量值前后对比图,平均相对误差值4.4%.将建立的BP神经网络模型应用于煤矿的实际工作面,预测出的结果与实际结果很接近,为煤矿矿井水的防治以及深部区域的采煤安全提供理论指导.

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来源
《煤炭技术》 |2019年第7期|101-103|共3页
作者
施龙青; 黄纪云; 高卫富; 魏凯; 郭玉成;
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作者单位

山东科技大学地球科学与工程学院;

山东青岛266590;

肥城矿业集团单县能源有限责任公司;

山东菏泽274300;

肥城白庄煤矿有限公司;

山东泰安271000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类矿山水灾的预防和处理;
关键词
BP神经网络模型; 相对误差散点图; 注浆量; MATLAB;

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