基于连续型小波神经网络的煤层底板破坏深度预测

摘要：

鉴于BP神经网络在预测中收敛速度慢，易陷入局部最优等缺陷，提出了利用连续型小波神经网络进行煤层底板破坏深度预测；简单介绍了连续型小波神经网络的网络结构与学习过程，为隐节点数的确定提供了经验公式以及判断多余隐节点的检验公式，避免了BP网络在确定隐节点数上的盲目性。通过连续型小波神经网络进行底板破坏深度实例预测，并与BP神经网络的预测结果进行对比，结果表明：利用连续型小波神经网络预测底板破坏深度的方法科学可行，相对误差更小，预测精度更高。

关键词：底板破坏深度、连续型小波网络、预测、BP神经网络

分类号：TD31(矿山压力与支护)

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：7-8,10