【摘 要】
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为了验证人工神经网络方法是否可以用于老采空区残余下沉系数的预测,采用L-M BP算法的人工神经网络方法对某矿区的观测站下沉资料进行了残余下沉系数的预测分析,计算出不同观
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院,中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,里能里彦矿业有限公司地测科
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40772191);中国矿业大学青年教师基金项目(OP061022);国家“十一五”科技支撑计划重点项目(2006BAC09B01)
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为了验证人工神经网络方法是否可以用于老采空区残余下沉系数的预测,采用L-M BP算法的人工神经网络方法对某矿区的观测站下沉资料进行了残余下沉系数的预测分析,计算出不同观测时间距最大下沉速度时刻之间的下沉系数,以此建立此下沉系数的神经网络预测模型,进而得到残余下沉系数,并与实测得出的进行对比.研究表明:1)利用已有观测站最大下沉速度之后的观测数据可以解决数据不足的问题.2)在考虑地质采矿因素的基础上,建立相对与最大下沉速度时刻的下沉系数的神经网络预测模型,以此求取老采空区残余下沉系数.结果表明:用人工神经网络方法进行老采空区残余下沉系数预测是可行的.
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