基于灰色关联分析的PSO-BP算法预测矿震危险性

来源 :中南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:jeffersonvon
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以矿山微震监测数据为基础,结合地质、开采条件等因素,建立矿震危险性神经网络预测模型。首先,利用神经网络变量选择的方法,根据BP神经网络的权值和阈值,对多因素诱导的矿震危险性进行分析;然后,通过灰色关联分析消除输出指标的偶然性,建立基于矿震能量消噪值的神经网络,对矿震危险性进行预测;最后,用基于杂交的粒子群算法优化神经网络。研究结果表明:矿震危险性受爆破药量、岩层强度比、开采深度和空区体积的影响非常大,占总影响值的87.35%,而受其他因素的影响较小,说明矿震与开采深度和空区规模之间呈高度的非线性关系;采用
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