基于模糊神经网络的煤层冲击地压预测模型研究

摘要：

煤层冲击地压是煤矿重大灾害之一.冲击地压的发生是由多方面因素造成的,具有模糊性、动态性,表现为一个复杂的非线性动力学过程,这使得冲击地压预测系统的数据处理不能按照常规的线性系统法进行处理.文章提出了多源信息融合的模糊神经元网络算法,且基于势场拓扑层次聚类融合FCM算法的聚类思想,将模糊集合理论引入神经元网络,构成基于多判据信息融合的模糊神经元网络模型,并对该网络进行了优化.通过仿真试验,验证了该模型的有效性.

关键词：煤矿、煤层、冲击地压、预测模型、信息融合、模糊神经元网络、势场算法、层次聚类、FCM 算法

分类号：TD324;TP273(矿山压力与支护)

资助基金：国家自然科学基金50674093

在线出版日期：2008-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8-11