国家安全生产监督管理总局安全生产科技发展计划项目(06-394)
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
- 相关作者：施式亮伍爱友李润求念其锋罗文柯更多>>
- 相关机构：湖南科技大学更多>>
- 发文基金：国家安全生产监督管理总局安全生产科技发展计划项目国家自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程环境科学与工程更多>>
- 基于灰色Compertz模型的煤矿地表沉陷灾害特征值预测被引量：3
- 2013年
- 为充分利用表征煤矿地表沉陷灾害特征的沉降量这一数据信息,采用灰色Compertz(龚伯兹曲线)模型对其进行预测,同时提高预测精度,实现对地表沉陷灾害的早期识别和预警。以地表沉降量观测数据为依据,根据沉降量变化非线性特征,构建灰色理论与Compertz耦合的预测模型。以样本数据预测误差最小为原则,构建煤矿区地表沉陷灾害特征值预测模型。以金竹山土朱矿为实例进行应用,利用灰色Compertz预测模型对87个地面观测点沉陷特征数据进行分析和预测。结果表明,预测值与实际观测值拟合度高,精度等级达到了一级,预测结果可靠。
- 施式亮罗文柯李润求念其锋
- 关键词：灰色预测地表沉陷煤矿
- 基于神经网络与遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测研究被引量：16
- 2009年
- 煤与瓦斯突出是煤矿地下开采过程中的一种动力现象,剧烈的动力效应可导致矿井重大的财产损失和人员伤亡,因此,实现煤与瓦斯突出的有效预测对煤炭工业安全生产具有重要意义。文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础,针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型,并进行了实例验证。研究结果证明了该模型的合理性,对煤矿实现煤与瓦斯突出区域的预测具有较大的指导价值。
- 施式亮伍爱友
- 关键词：煤与瓦斯突出神经网络遗传算法
