煤矿立井井筒非采动破裂的人工神经网络预测  

An artificial neural network forecast model for shaft lining non-mining fracture

作　　者：刘环宇[1] 王思敬[2] 曾钱帮[2] 胡波[2] 

机构地区：[1]河海大学岩土工程研究所,南京210098 [2]中国科学院地质与地球物理研究所,北京100029

出　　处：《水文地质工程地质》2005年第2期65-67,共3页Hydrogeology & Engineering Geology

基　　金：国家973项目资助(2002CB412702)

摘　　要：应用人工神经网络的基本原理,建立了一个基于神经网络的煤矿立井井筒非采动破裂的预测系统,实现了立井井筒破裂预测的智能化。最后将神经网络预测结果与数值计算结果对比,认为应用人工神经网络对立井井筒破裂时间的预测比较准确、实用。Based on the fundamental principals of artificial neural network, a forecast system for shaft lining non-mining fracture is established, and the intel ligentization of shaft lining fracture forecast is realized. Comparing the result of neural network forecast with that of numerical simulation, fracture time forecasted by the artificial neural network is precise and reliable.

关 键 词：立井井筒 非采动破裂 反向传播网络 神经网络预测 数值模拟 

分 类 号：TD321.1[矿业工程—矿井建设]