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题名基于量子免疫遗传算法的煤与瓦斯突出神经网络预测
被引量：5
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作者
郭金栋
王恩元
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机构
淮南职业技术学院技工部
淮南矿业技师学院
中国矿业大学安全工程学院
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出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第6期69-75,共7页
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基金
国家"十二五"科技支撑计划项目(2012BAK04B07)
淮南职业技术学院自然科学项目(HKJ12-8)
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文摘
为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法(QGA),提出量子免疫遗传算法(QIGA)优化神经网络模型QIGA-BP。模型采用QIGA分别对神经网络的隐含层和连接权值进行全局寻优,以此提高BP网络的搜索效率和泛化能力。以平均影响值分析法筛选的煤与瓦斯突出显著变量作为BP网络的最佳输入参数,分别用QIGA-BP,QGA-BP,免疫遗传优化BP模型和传统BP模型对突出煤层工作面的实例数据进行预测。结果表明,QIGA在BP网络优化过程中具有更好的优化性能,用QIGA-BP模型预测工作面突出危险性具有更好的预测能力和更高的预测准确率。
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关键词
煤与瓦斯突出
危险性预测
量子免疫遗传算法
平均影响值
QIGA-BP模型
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Keywords
coal and gas outburst
fatalness forecast
quantum immune genetic algorithm
mean impact value
QIGA-BP model
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分类号
TD713
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名煤层冲击倾向性变权重可变集分类识别
被引量：1
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作者
郭金栋
朱云辉
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机构
淮南职业技术学院技工部
安徽淮南矿业技师学院
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出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2017年第3期410-417,共8页
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基金
淮南职业技术学院科技基金(HKJ15-1)
安徽省教育厅高等学校省级质量工程项目(2015msgzs168)
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文摘
针对煤层冲击倾向性评价的模糊不确定性问题,为准确合理地评判冲击倾向性强弱,提出变权重可变集分类识别模型。模型选取动态破坏时间、弹性能量指数、冲击能量指数和单轴抗压强度作为分类指标,采用CRITIC法计算指标客观常权,利用指标数据与指标分类标准值区间的关系求解指标客观变权,最后运用博弈论对主客观权重进行优化集成,得到评价对象的变权权向量。引入可变集理论合理确定评价指标对各类别指标标准值区间的相对差异度,建立冲击倾向性可变集评价模型,依据类别特征值判断评价对象的隶属类别。实例表明,该方法较好地考虑了模型参数与样本指标权重的可变性,能科学合理地评价煤层冲击倾向性,识别结果更为可信,为煤岩冲击倾向鉴定与冲击地压危险性预测提供了新的方法和思路。
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关键词
冲击地压
冲击倾向性
可变集识别模型
变权模型
博弈论
类别特征值
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Keywords
rock burst
bursting liability
variable sets recognition model
variable weight model
game theory
grade feature value
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分类号
TD324
[矿业工程—矿井建设]
X936
[环境科学与工程—安全科学]
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题名浅析锚索在复合顶板支护中的作用
被引量：4
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作者
李层林
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机构
淮南职业技术学院技工部
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出处
《煤炭科技》
2009年第2期39-40,43,共3页
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文摘
通过研究锚杆作用原理和顶板破坏机理,提出锚杆加锚索联合支护理论,以解决复合顶板的支护难题,并通过实际应用说明了联合支护的优越性。认为复合顶板的锚杆、锚索联合支护基本上解决了复合顶板的强度低、变形量大、稳定性差等支护难题。
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关键词
复合顶板
锚杆支护
联合支护
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分类号
TD353
[矿业工程—矿井建设]
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