| DHNN模型在岩爆烈度分级预测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 徐佳,陈俊智,刘晨毓,王佳信,龙刚,李春义. DHNN模型在岩爆烈度分级预测中的应用研究[J]. 工矿自动化, 2018, 0(1): 84-88 |
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| 作者姓名： | 徐佳 陈俊智 刘晨毓 王佳信 龙刚 李春义 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学国土资源工程学院; |
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| 摘 要： | 针对现有岩爆预测方法权重的确定带有随意性和主观性问题,提出了一种岩爆烈度分级预测的离散Hopfield神经网络(DHNN)模型。该模型选取应力系数、岩石脆性系数及弹性能量指数作为评价指标,将岩爆等级分为强岩爆、中等岩爆、弱岩爆及无岩爆4级,然后进行编码,不需要对样本数据进行归一化处理,只需转换成"1"和"-1"的二值型模式,编码简单,网络迭代次数少,具有很好的联想记忆功能,使岩爆烈度分级预测更加科学合理,可为深部地下工程岩爆烈度分级预测提供一种新途径。典型岩爆工程实例预测结果证明了该模型的正确性。
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| 关 键 词： | 煤炭开采 深部地下工程 岩爆烈度 分级预测 弹性能量 岩石脆性系数 离散Hopfield神经网络 |
Application research of DHNN model in prediction of classification of rockburst intensity |
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