GA-BP和PSO-BP预测模型在九龙矿煤层底板突水预测中的应用研究.pdfVIP

第卷第期煤炭技术Vol.43No.06

4306

2024年06月CoalTechnologyJun.2024

doi:10.13301/ki.ct.2024.06.035

和预测模型在九龙矿煤层底板

GA-BPPSO-BP

突水预测中的应用研究*

112223

刘滢卢兰萍王铁记靳子栋张会松卫皓皓

袁袁袁袁袁

河北工程大学土木工程学院河北邯郸冀中能源峰峰集团河北邯郸邯郸市宝峰有

渊1.袁056038曰2.袁056038曰3.

限公司九龙矿河北峰峰袁056200冤

摘要目前煤层开采环境复杂随着开采深度开采强度的增加面临多变的突水因素和复

院袁袁尧袁

杂的突水机理且各因素间相互联系的不确定性使底板突水预测的难度不断增加对

袁袁遥GA-BP

两种组合优化方法进行描述对比两种组合优化方法克服了神经网络容易收敛到局部最

PSO-BP尧遥

小值以及收敛速度慢的缺点对煤层底板突水都能实现较高精度具有强大的泛化能力通过对两

袁袁袁遥

种组合优化方法的预测模型做对比发现模型更优于模型证明组合优化

袁GA-BPPSO-BP袁GA-BP

方法更适合对底板突水危险性进行预测遥

关键词神经网络组合优化方法底板突水

院GA-BP曰PSO-BP曰BP曰曰

中图分类号文献标志码文章编号

院TD742曰TD745.21院粤院员园园8原8苑25渊园24冤06原169原05

StudyonApplicationofGA-BPandPSO-BPPredictionModelsin

PredictionofWaterInrushfromCoalSeamFloorinJiulongMine

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LIUYing袁LULanping袁WANGTieji袁JINZidong袁ZHANGHuisong袁WEIHaohao

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