作者：王泽阳; 来兴平; 刘小明; 崔峰近水平煤层区段煤柱综合机械化开采广义回归神经网络
摘要：以近水平煤层综采工作面区段煤柱合理宽度预测为目标,分析了近水平综采工作面煤层内聚力、煤层厚度、弹性模量、内摩擦角、容重、泊松比、埋深、工作面长度、煤层倾角对区段煤柱留设的影响因素与关系。基于广义神经网络算法构建了近水平综采工作面区段煤柱留设宽度的神经网络预测模型。以某矿典型工作面为背景,运用所构建的广义回归神经网络进行预测并运用四折交叉验证算法对光滑因子进行优化,消除了模型构建参数选择的人为影响。预测结果表明与工作面实际区段煤柱仅有1%左右的误差。为验证广义回归神经网络的优越性,建立了普通BP神经网络模型进行对比,得出GRNN模型对于多种影响因素非线性耦合预测结果具有较好稳定性与精确性,为实现近水平综采工作面的精准开采提供了参考依据。
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