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1、在廣泛閱讀國內(nèi)外相關(guān)參考文獻的基礎(chǔ)上,較為系統(tǒng)地總結(jié)了礦井底板水害防治技術(shù)和理論,闡述了信息融合的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及在底板突水預(yù)測中的研究意義,評述了信息融合的常用方法的原理、適用范圍及實際應(yīng)用價值和前景?;贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論和礦山壓力控制理論,在總結(jié)采場底板破壞深度預(yù)測方法和理論基礎(chǔ)上,歸納出影響底板破壞深度的主要因素,構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的底板破壞深度的預(yù)測模型,運用Matlab軟件獲得了底板破壞深度預(yù)測優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型,通過肥城煤田
2、曹莊煤礦8812工作面和9604工作面的實際應(yīng)用,利用實測結(jié)果對比,證明該網(wǎng)絡(luò)模型的計算結(jié)果比相關(guān)規(guī)程中的底板破壞深度公式計算的結(jié)果更接近實際。在介紹D-S證據(jù)理論的基本概念、證據(jù)融合的推理方法及信息融合決策的基本過程基礎(chǔ)上,較為詳細地分析了影響底板突水預(yù)測的主要因素,并對其進行量化處理。結(jié)合肥城煤田的實例,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進行Matlab試驗仿真,建立了系統(tǒng)的識別框架和證據(jù)識別框架,以及專家打
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