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基于动态自适应旗鱼优化BP神经网络的工作面周期来压预测
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作者 姚钰鹏 熊武 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期30-37,共8页
针对现有工作面周期来压预测方法精度不足、泛化性较差和算力要求高等问题,提出了一种基于动态自适应旗鱼优化BP神经网络(DASFO−BP)的工作面周期来压预测模型。通过分析工作面周期来压机理,得到与来压相关的影响因素,通过皮尔逊相关系... 针对现有工作面周期来压预测方法精度不足、泛化性较差和算力要求高等问题,提出了一种基于动态自适应旗鱼优化BP神经网络(DASFO−BP)的工作面周期来压预测模型。通过分析工作面周期来压机理,得到与来压相关的影响因素,通过皮尔逊相关系数确定对来压具有显著影响的因素(推进速度、直接顶厚度、基本顶厚度、采高、煤层倾角和倾向长度)作为预测模型输入,并以下次来压强度和来压步距作为预测模型输出。针对旗鱼优化(SFO)算法鲁棒性不足的问题,提出了动态自适应优化策略对SFO算法进行改进,即在优化前期利用SFO达到快速收敛的目的,中期则借助秃鹰搜索(BES)跳出局部最优,后期发挥粒子群优化(PSO)深度搜索的优势来提高解的精度。通过改进后的动态自适应旗鱼优化(DASFO)算法对BP神经网络的超参数进行训练,构建了基于DASFO−BP的来压预测模型。实验结果表明:DASFO算法在单峰和多峰测试函数上均能实现快速收敛;与BP,SFO−BP和NCPSO−BP相比,DASFO−BP对周期来压强度和步距的预测值与真实值更为接近,具有更高的精度,拟合能力和泛化能力强,能够准确预测下一周期来压分布情况。 展开更多
关键词 基本顶垮落 工作面周期来压 来压强度 来压步距 旗鱼优化算法 动态自适应优化 BP神经网络
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CO_(2)预裂爆破技术在初次放顶过程中的应用 被引量:3
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作者 王伟 《山东煤炭科技》 2022年第2期112-114,122,共4页
燕子山矿4^(#)煤层8204工作面在初采期间老顶为粗、中、粉粒砂岩,岩体节理裂隙率低、稳定性好,导致老顶初次折断距离过大,老顶的集中垮落易造成矿压显现、瓦斯异常涌出等危害,设计应用了CO_(2)预裂爆破技术。应用效果表明该技术能够有... 燕子山矿4^(#)煤层8204工作面在初采期间老顶为粗、中、粉粒砂岩,岩体节理裂隙率低、稳定性好,导致老顶初次折断距离过大,老顶的集中垮落易造成矿压显现、瓦斯异常涌出等危害,设计应用了CO_(2)预裂爆破技术。应用效果表明该技术能够有效控制工作面初次放顶距离,避免了初采期间老顶集中垮落造成矿压显现、瓦斯异常涌出等难题,并且该技术不产生超标的毒害气体,安全环保。 展开更多
关键词 CO_(2)预裂爆破 致裂钻孔 初次放顶 垮落步距
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