基于模糊自适应变权重算法的采场冒顶函数链神经网络预报

摘要：

为提高采场声发射事件率预报精度,将采场声发射事件率不同的单个预测模犁的预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经嘲络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,对采场声发射事件率进行基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测,对其预测结果再进行函数链神经网络算法拟合,然后结合采场冒顶尖点突变模型的判别式对采场冒顶进行预报.某铅锌矿采场冒顶预报结果表明,基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测误差小于0.3%,可实现采场冒顶精确预报.

关键词：函数链神经网络、模糊自适应变权重算法、预测、采场冒顶、声发射

所属期刊栏目：21

分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)

资助基金：国家"十一五"科技支撑计划项目2007BAK22B04-12,2006BAB02B05-01-02-01

在线出版日期：2011-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：894-900