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在公路隧道揭穿煤层的施工中,揭煤突危险性的正确预测是安全、经济地揭穿煤层的关键.由于煤与瓦斯突出过程、突出机理的复杂性,使得基于经验突出危险性预测方法和基于数学建模的定量统计方法在实际应用中受到较大限制,预测结果弹性较大.因此,利用能表达知识规则的模糊神经网络,借助于成熟的模糊理论来表达与处理突出预测中不精确信息与不精确关系,以及借助于神经网络来表达影响突出因素与突出事件之间的相关规律,并在给出了模糊神经网络的拓扑结构和学习算法进行训练后,可实现公路隧道揭煤突出危险性的正确预测.