冲击地压模糊预测模型及应用

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	作者：陶杰 ; 邓东生 ; 严武松 关键词：GRNN神经网络模型 ; 冲击地压预测 ; 模糊综合评判 英文关键词：GRNN neural networks modeling;;Rock burst prediction;;Fuzzy comprehensive evaluation 中文刊名：HLKX 英文刊名：Scientific and Technological Innovation 机构：深部煤炭开采与环境保护国家重点实验室;淮南矿业(集团)有限责任公司;平安煤炭开采工程技术研究院有限责任公司; 出版日期：2019-08-05 出版单位：科学技术创新 年：2019 基金：安徽省重点研发计划项目“石门揭煤突出灾害微震监测技术与应用”(1804a0802214) 语种：中文; 页：HLKX201922009 页数：2 CN：22 ISSN：23-1600/N 分类号：22-23

摘要

根据某煤矿多年动力现象的分析研究资料,利用广义回归神经网络(GRNN)模型,并借助Matlab软件编程,对该矿冲击地压发生情况进行了模糊综合评判。结果表明,GRNN神经网络能智能的学习地质构造、煤层倾角变化、煤厚变化、顶板管理情况和采前卸压情况与冲击地压的映射关系,并能很好的预测冲击地压。
        Based on the GRNN neural network, real data and Matlab, rock bursts of this coal mine are predicted. Results shows, the GRNN model can build mapping relation among rock burst and structure, change of coal seam dip angle and coal thickness, roof management and pressure relief, and it can predict rock burst.

引文

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