文献类型：期刊文章

作　　者：阳俊[1] 曾维伟[1,2]

YANG Jun;ZENG Wei-wei(Hunan Nonferrous Metals Vocational and Technical College,Zhuzhou 412000,Hunan,China;School of Minerals Processing and Bioengineering,Central South University,Changsha 410083,Hunan,China)

机构地区：[1]湖南有色金属职业技术学院,湖南株洲412000 [2]中南大学资源加工与生物工程学院,湖南长沙410083

出　　处：《矿冶工程》

基　　金：湖南省教育厅资助科研项目(19C1377);湖南省自然科学基金(2020JJ7059)。

年　　份：2022

卷　　号：42

期　　号：2

起止页码：42-45

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高采空区地表沉降预测准确性,选择上覆岩层弹性模量、泊松比、内聚力、内摩擦角、开采深度、采高、矿体倾角和采场尺寸共8项影响采空区沉降的指标进行研究,通过遗传算法(GA)优化BP神经网络,构建了GA-BP神经网络采空区地表沉降预测模型,对采空区地表沉降趋势初步预测与分析。模型解算结果表明,相比传统BP神经网络预测模型,GA-BP神经网络预测模型在预测精度、拟合性能和收敛速度方面都有所提高。

关 键 词：采空区 地表沉降 遗传算法  BP神经网络 预测模型  

分 类 号：TD853.391]