基于深度置信网络的矿井涌水量预测研究

降海荣; 赵宝峰; 康艳旗; 王劭文

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基于深度置信网络的矿井涌水量预测研究

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在矿井开采过程中,准确预测矿井涌水量对于矿井防治水及高效、安全生产具有重要意义。针对矿井涌水量影响因素复杂导致预测精度不高的问题,提出一种基于深度置信网络(DBN)间接预测矿井涌水量的方法。针对不同的盘区建立相应的DBN涌水量预测模型,对矿井各个盘区水仓提取涌水量数据,之后分别导入DBN预测模型进行预测,得到各个盘区的涌水量,进而得出矿井总体涌水量,同时将结果分别与BP、ELM神经网络以及DBN直接预测矿井涌水所得到的预测结果进行对比。试验结果表明,DBN间接预测的预测精度最高,其平均绝对百分误差仅有5.85%,运行时长也大幅缩短,说明DBN间接预测矿井涌水量模型具有更好的预测效果。研究结果为矿井涌水量的准确预测提供了一种新的方法。

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来源
《矿业研究与开发》 |2023年第2期|143-148|共6页
作者
降海荣; 赵宝峰; 康艳旗; 王劭文;
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作者单位

太原理工大学矿业工程学院;

山西太原030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类排水、堵水设备及排水系统;
关键词
矿井涌水量; DBN; 预测; 深度学习; BP神经网络;

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