断层推断的改进BP神经网络方法

英文篇名：Fault recognition by improved BP neural network
中文刊名：合肥工业大学学报(自然科学版)
英文刊名：Journal of Hefei University of Technology(Natural Science)
作者：韩万林 ; 张幼蒂
英文作者：HAN Wan lin ; ZHANG You di (School of Energy Science and Engineering ; China University of Mining and Technology ; Xuzhou 221008 ; China)
中文关键词：断层推断 ; BP神经网络 ; 地震特征参数
英文关键词：fault recognition ; BP neural network ; seismic characteristic parameter
出版日期：2001-10-28
机构：中国矿业大学能源科学与工程学院,中国矿业大学能源科学与工程学院江苏徐州221008 ,江苏徐州221008
年：2001
期：05
出版单位：合肥工业大学学报(自然科学版)

摘要

断层可破坏煤层的完整性和连续性 ,对采煤工作面的生产具有重要的影响 ,在矿井投产前 ,必须准确地查明采区内的断层情况。文章运用动量法和自适应调整学习率的改进 BP神经网络 ,选取 5个地震特征参数进行了断层推断。结果表明 ,改进 BP神经网络是一种有效的断层推断方法
As faults in the mining section have great effect on the production of the working face, they must be recognized before mining. Based on the improved BP neural network analysis, five seismic characteristic parameters are adopted to recognize faults. The results indicate that the improved BP neural network is an effective tool for fault recognition.

引文

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