基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤巷圍巖穩(wěn)定性分類研究.pdf

1、本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立用于分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，成功解決了兗州礦區(qū)煤巷圍巖穩(wěn)定性智能分類的問題。文中綜合分析了對(duì)巷道圍巖穩(wěn)定性影響的各種因素，確定出用于煤巷圍巖穩(wěn)定性分類的14個(gè)分類指標(biāo)。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被認(rèn)為是最適宜于樣本分類的模型，而傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)BP算法存在著諸如訓(xùn)練速度慢、易陷入局部極小點(diǎn)等問題，針對(duì)這些問題，文中給出了改進(jìn)的方法。此外，如何確定用于圍巖分類的合理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也是問題的關(guān)鍵，對(duì)這一問題的研究，有增長(zhǎng)算法、

2、刪減算法、CC算法等方法。 本文從模糊數(shù)學(xué)的角度，探討了三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)的確定問題，對(duì)于兗州礦區(qū)煤巷圍巖穩(wěn)定性問題的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的聚類分析可知，當(dāng)樣本分為16類時(shí)，能得到樣本的最優(yōu)分類，從而得出了用于煤巷圍巖穩(wěn)定性分類問題的最佳結(jié)點(diǎn)數(shù)，為兗州礦區(qū)煤巷圍巖穩(wěn)定性的科學(xué)分類，為科學(xué)、經(jīng)濟(jì)、有效地進(jìn)行煤巷錨干支護(hù)設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)。在建立煤巷圍巖穩(wěn)定性分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，將已有的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的一部分作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，另一部分作