基于神经网络与遗传算法的地应力识别优化研究
张士科1
肖建清1
茹忠亮2
孙海建1
1.安阳师范学院 建筑工程学院,河南安阳,4550002.河南理工大学 土木工程学院,河南焦作,454000
摘要：针对井下存在地应力测点相对较少,量测结果离散,计算非线性等问题,研究将神经网络与遗传算法应用于地应力测量中.利用BP神经网络代表矿井水压致裂的压力值和地应力参数之间的非线性关系,通过实际工程样本对神经网络进行训练,从而保证了网络预测的准确性.结合万福矿区工程实例,利用遗传算法识别出该矿井井下的地应力,通过与理论计算结果对比,验证了该方法应用于地应力识别是可行的、可靠的和方便的,在类似工程中具有一定的实用价值.
关键词：水压致裂地应力测量神经网络遗传算法参数识别压力反分析
分类号：TD311(矿山压力与支护)
资助基金：国家自然科学基金(41172244)河南省科技攻关计划(152102310318)安阳师范学院大学生创新基金(ASCX/2015-Z147)
论文发表日期：2016-04-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 316-321 )
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