【摘 要】
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薄煤层开采是目前我国煤炭行业面临的重大课题,而薄煤层采煤方法的合理选择和工作面长度的优化,不仅可以增加工作面产量,还可以降低吨煤成本和提高工效。薄煤层采煤方法的合
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薄煤层开采是目前我国煤炭行业面临的重大课题,而薄煤层采煤方法的合理选择和工作面长度的优化,不仅可以增加工作面产量,还可以降低吨煤成本和提高工效。薄煤层采煤方法的合理选择受到地质条件、设备水平和人员管理水平等的影响。本文针对薄煤层开采的特点,建立了基于人工神经网络的薄煤层采煤方法选择专家系统。并且使用BP神经网络的改进算法“自适应学习法”进行网络训练,预测出薄煤层的采煤方法和工作面单产以及工效。本文进一步深入研究了薄煤层综采工作面长度优化的问题,利用数学模型,对影响薄煤层综采工作面长度优化的参数进行分析,揭示出薄煤层综采工作面长度影响参数的变化与工作面最优长度变化之间的规律。
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