基于人工神经网络及非线性回归的岩爆判据  

Rockburst criterion based on artificial neural networks and nonlinear regression

作　　者：张光存[1,2] 高谦[1] 杜聚强[1] 李铿铿[1] 

机构地区：[1]北京科技大学土木与环境工程学院,北京100083 [2]内蒙古科技大学矿业工程学院,内蒙古包头014010

出　　处：《中南大学学报（自然科学版）》2013年第7期2977-2981,共5页Journal of Central South University:Science and Technology

基　　金：国家高技术研究发展计划("863"计划)项目(2008AA062104);国家重点基础研究发展计划("973"计划)项目(2010CB731501);"十一五"国家科技支撑计划项目(2008BAB32B01);河北省钢铁产业技术升级专项资金资助项目(SJGS-KJ-12-03)

摘　　要：采用人工神经网络和非线性回归方法研究岩爆判据研究。首先利用人工神经网络对原始样本进行量化,然后对量化后的样本数据进行非线性回归分析,获得新的岩爆判据公式。研究结果表明:此岩爆判据公式具有较高的预测精度。Rockburst criterion was studied based on artificial neural networks and nonlinear regression,Firstly the original sample was quantified by artificial neural networks,and then the nonlinear regression method was used to analyze the quantitative sample data.Finally,the new rockburst criterion was obtained.The results show that the new rockbust criterion has a higher predictive precision.

关 键 词：岩爆判据 人工神经网络 岩爆强度衡量值 非线性回归 

分 类 号：TD324[矿业工程—矿井建设]