巖石力學與工程智能分析方法在礦山圍巖控制中的應用.pdf

1、本文以巖石力學與工程智能分析方法在圍巖控制中的應用為課題，首先闡述了智能計算科學中BP神經網絡算法和遺傳算法的原理，以及結合BP神經網絡局部尋優(yōu)和遺傳算法全局尋優(yōu)特點的進化神經網絡算法。然后通過運用進化神經網絡算法理論對礦山圍巖控制中的回采巷道圍巖移近量預測，頂板來壓時間序列預測，以及錨桿支護參數設計進行了研究和探討，取得了有實用價值的問題解決方法：
　　 根據影響回采巷道圍巖變形因素的分析，可知回采巷道圍巖變形和影響因素之間是

2、復雜的非線性關系，即回采巷道圍巖移近量預測的問題可以轉化為確定影響回采巷道圍巖移近量因素與移近量之間的非線性關系。對影響回采巷道圍巖變形主要因素進行定量化處理，并收集大量的回采巷道圍巖移近量的數據樣本，運用進化神經網絡處理非線性關系的優(yōu)勢，通過網絡的學習訓練，得到了穩(wěn)定的預測回采巷道圍巖移近量的網絡結構，經過測試樣本檢驗，網絡結構有比較好的實用價值。
　　 根據對人工神經網絡對時間序列非線性預報理論進行分析，可知煤礦項板來壓可以

3、運用人工神經網絡進行時間序列的頂板壓力預測。通過對三元王莊煤礦工作面支架工作阻力進行時間加權處理，得到了時間序列的工作面壓力數據，根據時間序列非線性預報理論，把得到的時間序列的工作面壓力數據整理成網絡訓練學習樣本，即通過前面某幾個數據來推斷當前的數據，通過對樣本數據的學習訓練，得到穩(wěn)定的進化神經網絡頂板壓力預測網絡結構，通過測試樣本檢驗，網絡結構對頂板來壓預測有比較好的實用價值。
　　 根據對目前錨桿支護設計方法和理論的分析，可