文献类型：期刊文章

作　　者：陈健峰[1]

机构地区：[1]河北能源职业技术学院经济与管理系,河北唐山063000

出　　处：《金属矿山》

年　　份：2017

卷　　号：46

期　　号：7

起止页码：128-132

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高矿山深部开采覆岩沉陷的预测精度,以吉林省某矿山为例,将覆岩抗压强度、工作面推进距离、采厚、煤层倾角、采深作为开采沉陷预测的主要影响因素,以煤层倾角、工作面推进距离、采厚等参数作为预测模型的输入值,将最大沉陷值作为预测模型的输出值,构建了BP神经网络开采沉陷预测模型。针对经典BP神经网络模型在训练时具有学习速度慢、抗干扰能力弱以及易陷入局部最小值等不足,采用一种改进型粒子群优化算法对其进行了优化,构建了改进粒子群优化BP神经网络模型。试验表明:(1)所提模型的平方相关系数R^2为0.932、平均绝对误差e_(ME)为0.195、平均相对误差e_(MRE)为0.082、训练时间t为21.5 s、均方误差e_(MSE)为0.067 1;(2)经典BP神经网络模型的平方相关系数R^2为0.802、平均绝对误差e_(ME)为0.605、平均相对误差e_(MRE)为0.255、训练时间t为30.9 s、均方误差e_(MSE)为0.089 1;(3)PSO-BP神经网络模型的平方相关系数R^2为0.825、平均绝对误差e_(ME)为0.382、平均相对误差e_(MRE)为0.216、训练时间t为23.5 s、均方误差e_(MSE)为0.078 2。可见,所提模型具有较高的训练效率,拟合效果较好且预测精度较高,对于大幅提升矿山开采沉陷预测精度有一定的借鉴价值。

关 键 词：开采沉陷 深部开采 BP神经网络  粒子群优化算法  预测精度  

分 类 号：TD325]