基于改进神经网络的厚煤层采煤方法预测模型  

Thick Coal Seam Mining Method Prediction Model Based on Improved Neural Network

作　　者：吕文玉[1,2] 李维明[3] 

机构地区：[1]西安科技大学能源学院,西安710054 [2]四川省煤炭产业集团有限责任公司技术中心,成都610091 [3]国务院发展研究中心资源与环境政策研究所,北京100010

出　　处：《世界科技研究与发展》2014年第6期620-622,628,共4页World Sci-Tech R&D

基　　金：国家自然科学基金(51204132);陕西省教育厅重点实验室科研计划项目(14JS058);西安科技大学培育基金(201351)资助

摘　　要：针对厚煤层采煤方法选择多目标非线性的问题,在影响因素分析的基础上,建立了预测仿真模型,利用神经网络改进算法训练网络,通过早停的方式解决网络过拟合问题。通过计算机仿真结合现场应用表明,该模型给出了最优方案,可为厚煤层采煤方法的合理选择和工作面主要经济技术指标的预测提供一种新的研究思路,在煤矿开采中具有广阔的应用前景。Because of the multi object nonlinear problem for thick coal seam mining method selection,the prediction simula-tion model is established based on the analysis of influence factors,by using neural network improved algorithm to train net-work and using early stop method to resolve over-fitting problem.The computer simulation and filed application showed that this model can give the optimal solution and provide a new research idea for thick coal seam mining method optimal selec-tion and face economic and technical index prediction,having a broad application prospect in coal mining.

关 键 词：厚煤层 采煤方法 神经网络 预测模型 计算机仿真 过拟合 

分 类 号：TD823.253[矿业工程—煤矿开采]