作者：原普通寺河煤矿采区巷道神经网络收敛变形预测
摘要：寺河煤矿采区巷道围岩条件差有时会发生严重破坏,这影响正常的煤矿生产,并容易产生安全问题。文章根据寺河煤矿采区巷道的多种支护情况,通过收敛变形记录对神经网络模型进行训练,建立了相适应的BP神经网络预测模型。通过该神经网络模型成功预测修复后巷道的收敛变形发展情况,预测结果与实测值相似度达85%以上。
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《煤》（CN：14-1171/TD）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《煤》以服务企业、贡献社会为方向，突出实用，注意理论与管理，重点刊发煤炭工业高产高效建设成就，国内外煤炭行业先进技术，煤炭生产中综采、综掘、矿压、支护、运输、提升、机械、电气、地质、通风等技术的理论研究和实践成果。
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