人工神经网络在煤矿开采沉陷预计中的应用研究.pdf

第 “卷 第“期中国矿业大学学报 - 9 / 3证明了对于任何在 闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐含层的 “网络来逼近4 因而4一个层的 “网络 如图 3可以完成任意的A维到B维的映照5 “算法的 训练步骤如下C 图 层 “网络模型结构 D - 5 E , F 9 ’ 样本 编号 观测值 AB下沉CDAB水平移动C 网络输出值 B下沉C DB水平移动C 绝对误差 AEDAED FA G AA G AA G AA G AA G AA G A HA G AA G AEA G IEA G IA G IA G I JEA G JEF G AEA G FA G FEA G HEF G F IEI G KEF H G LEM G IEF H G NA G OA G H MEF M G AEJ L G MEF I G KEJ K G NEA G IEA G K KEJ N G OEO N G NEJ N G OEN A G HA G AA G J LEF A H G LEF N N G MEF A A G KEF N L G MEH G FEH G A OEH F O G NEJ K N G MEH H F G MEJ L F G IH G KF G N NEI J J G HEK A L G JEI J F G FEK A K G OEH G FEA G M F AEL I I G JEO K J G AEL I L G LEO K F G KJ G IEF G I F FEFF K L G JEFA K A G AEFF K I G NEFA K J G JEH G IJ G J F HEFK I K G AEFF I M G AEFK I I G OEFF I A G KEF G HEI G I F JEHF H I G LEFA K A G AEHF H K G LEFA K J G IH G AJ G I F IEHM I L G LEO K J G AEHM I L G FEO K F G KEA G KEF G I F MEHO M O G OEK A L G JEHO M O G LEK A L G MEA G FA G H F KEJA J L G FEJ K N G MEJA I H G MEJ L A G NM G IF G I F LEJF O N G JEF N N G MEJF O J G LEF N L G MEM G KEH G A F OEJH O L G IEF H G LEJH O I G AEF H G HEJ G IEA G M F NEJH N A G LEF G L AEJH N F G LEH G AF G AA G J H AEJH O L G IF H G LEJH O O G NN G OF G MH G N H FEJH N H G AF G H AEJH N H G JF G HA G JA G A H HEJH L L G HJ L G MEJH L L G KJ M G FA G IH G I H JEJF O N G JF N N G MEJF N F G HF N O G HF G NF G J H IEJA L J G FJ K N G MEJA L F G IJ L A G AEF G LEA G M H MEHO M O G OK A L G JEHO M N G JK A L G HA G MA G F H KEHM I L G LO K J G AEHM I L G AO K F G MEA G LF G M H LEFO I K G AFF N O G KEFO I M G OFF N L G NEA G HA G L H OEFH K L G AFJ A J G AEFH K L G IFJ A F G O AA G IF G H H NEN I I G AFF N O G HEN I I G KFF N O G IA G KEA G H J AEI F O G AO I J G FEI F O G JO I J G MA G JEA G I J FEH A H G AK A A G AEH A H G AK A F G FA G AEF G F J HEF J N G AJ M A G AEF I A G FJ M F G HF G FEF G H J JEI M G AF L N G MEI K G HF O A G NF G HEF G I J IEH I G AL N G AEH I G LO A G KA G LEF G K J MEF G JH G FEF G IH G NA G FEA G O 网络模型的应用与分析 G 网络模型应用 将I J F I工作面的F M个未知观测点B F F种影 响因素的量化值略C作为输入向量P赋予Q R网络 模型P根据模型的连接权值和阈值P计算网络输出 值B由计算机计算完成C G网络预测结果和实测值见 表H G 由表H可见P神经网络预测结果基本反映了下 沉值和水平移动值的变化趋势P说明神经网络是煤 矿开采沉陷预测的一种行之有效的新方法G 表S T T工作面观测点实测值与预测值对比表 9 ’ 观测点 编号 观测值 ADA 网络输出值 D FEH M G AJ A G AEH O J G KF N O G H HEF H A G AF A A G AEJ K O G JH O N G J JEI H A G AH O A G AEK F O G LI N J G H IEFA A A G AI A A G AEFK A I G MM L K G I MEHF A A G AH K A G AEHJ H A G II N F G K KEJM M A G AF H K G LEIA H K G JJ O A G H LEIO A A G AF G AEIK A O G HK H G L OEMF K O G LEH I K G FEII H A G KEH L J G K NEIO M A G AEJ A M G KEIA F A G IEJ L A G I F AEJI N K G AEJ M A G LEJJ A A G OEI H O G H F FEFI M A G AEI H A G OEFI F K G JEM I O G L F HEFH A H G AEJ F A G KEFA N H G IEM N O G I F JEO H M G AEH O K G AEN F F G KEM F H G A F IEI A I G KEH F K G LEK N I G OEJ K N G F F MEF M A G AEO N G IEJ N M G NEH F N G K MH 第F期曹丽文等U人工神经网络在煤矿开采沉陷预计中的应用研究 万方数据 “ 预测结果分析 6 “ 1 2 贺玉龙’杨立中’黄涛“人工神经网络在岩溶塌陷预 测 中 的 应 用 研 究1 9 2 “中 国 地 质 灾 害 与 防 治 学 报’ 4 4 4 ’ A B CD EFG G H I B J I D ED K FA J I K I B I H L M A H L J N D A O I E/ A P I B J I E Q3I E I E QR M S I P E B T FUV I 6 N E ’9 W FLXY C E 6 Z M E T D H H Q D K 3I E A H D M A B E PX D B I E B ’T [3\ ’] M C D M ’9 I E Q M, , J C D PN G M J K D A N A PK D AJ C Z M E J I J J I g G A P I B J I D ED K fI E I E Q M S I P E B S hf E D K FLL FA J I K I B I H L M A H L J ND A O “/ A D S H fD K H B J I E QI E K H M E J I H K B J D A ’ J S H I C I E QFLL G A P I B J I D E fD P H E P G G H I B J I D ED K FLLfD P H N A P I B M P “. / H Q D A I J C fN M PK D A fD P H I E Q E PG A P I B J I E QJ C fI E I E Q M S I P E B “\ C A M H J C D N J C J J C FLLG A P I B J I D EfD P H I J C D A J I B H H hK I S H E P I Q E I K I B E J I E G A P I B J I E QB D fG H i i G H D I J J I D E I E O h J f“ jk lm n c o a i G H D I J J I D E I E O -G A P I B J I D E -FLL A J I K I B I H E M A H E J ND A O -E Nf J C D P 8, 中国矿业大学学报第 卷 万方数据