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根据软岩的力学及物理性质,分析了软岩巷道稳定性的影响因素,在此基础上应用神经网络理论建立了软岩巷道支护方式优化及巷道变形预测模型.模型在梅田矿务局的应用表明:它能合理选择软岩巷道的支护方式,比较准确地预测巷道两帮和顶底板移近量;采用改进型BP算法,增加了网络的学习速度,加快了网络的收敛,提高了模型的精度.