摘要
煤矿开采沉陷预测对于防治矿井开采沉陷所带的灾害以及生态环境的保护具有重要的意义。本文针对煤矿开采沉陷预计的难题,收集相关文献数据为样本数据,采用SA-RBF神经网络建立了煤矿开采沉陷预测模型,并通过测试样本以及和其他模型对比,证明了模型的预测精度。研究结果表明在相同的数据样本下SA-RBF模型的预测精度均高于GA-BP模型和BP模型。本文建立基于SA-RBF神经网络的煤矿开采沉陷预测模型,为进一步提高开采沉陷的预测精度提供了一种新的方法。
出处
《山西能源学院学报》
2024年第4期85-87,共3页
Journal of Shanxi Institute of Energy
作者简介
张晓锋(1977—),男,山西长治人,山西潞安集团余吾煤业有限责任公司助理工程师。
