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王雪冬, 李广杰, 尤冰, 秦胜伍, 彭帅英. 基于粒子群优化BP神经网络的巷道位移反分析[J]. 煤炭学报, 2012, (S1).
引用本文: 王雪冬, 李广杰, 尤冰, 秦胜伍, 彭帅英. 基于粒子群优化BP神经网络的巷道位移反分析[J]. 煤炭学报, 2012, (S1).
shu

基于粒子群优化BP神经网络的巷道位移反分析

    摘要
  • 摘要: 以某煤矿资料为基础,确定出岩体物理力学参数水平,并设计正交试验表。根据巷道边界条件建立几何模型,通过有限元法计算得出的位移值建立起PSO-BP神经网络学习样本,从而得到矿山巷道位移反分析预测岩体物理力学参数模型。研究结果表明:实测位移量与由预测参数计算位移量间的最大误差为3.27%,通过实测位移值反分析求得的岩体物理力学参数值可信,PSO-BP神经网络应用于矿山巷道位移反分析是可行的。

     

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