【摘 要】
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为了准确地反映煤体冲击倾向性,统计分析了大量的实验数据,采用遗传算法优化BP神经网络方法确定了冲击能量指数、弹性能量指数、动态破坏时间的冲击倾向性指标权重系数,并通
【机 构】
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煤科集团沈阳研究院有限公司; 煤矿安全技术国家重点实验室;
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为了准确地反映煤体冲击倾向性,统计分析了大量的实验数据,采用遗传算法优化BP神经网络方法确定了冲击能量指数、弹性能量指数、动态破坏时间的冲击倾向性指标权重系数,并通过专家打分法对其进行修正,根据实验数据的统计规律,分别建立了每项指标的模糊隶属函数,从而形成煤体冲击倾向性的模糊综合评价体系,通过与实际结果进行对比表明:基于遗传算法优化的BP神经网络与专家打分法确定的权重具有较好的可信性。
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