一种基于BP神经网络建模的冲击地压动态预测方法

    公开(公告)号:CN105260599A

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201510638291.1

    申请日:2015-09-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于BP神经网络建模的冲击地压动态预测方法,其步骤:确定并采集冲击地压影响因素;对影响因素指标中定性描述部分进行定量化处理,获得初始种群;将采集到的八项影响因素分别进行BP神经网络训练;利用遗传算法对神经元个数、算法学习率及动量因子寻优,获得最优隐含层节点数目;利用训练得到BP神经网络算法模型对矿井的冲击地压进行预测,获得矿井冲击地压的危险级别。本发明可靠性较高,克服了目前冲击地压预测过程中并未与其影响因素相联系的缺陷,实现了冲击地压中短期动态预测,可以广泛在矿山冲击地压预测领域中应用。

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