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文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素,首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系,消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响.检验结果表明:模型可靠,预测精度高.为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础,进一步拓宽了神经网络技术的研究领域.
基于神经网络的冲击地压危险性预测预报
【摘 要】
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文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素,首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系,消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响.检验结果表明:模型
【机 构】
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中国矿业大学资源与地球科学学院
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报
【发表日期】
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2003年5期
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