煤巷顶板稳定性评价方法研究
耿越
段迎娟
任家敏
1.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,1000832.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,1000833.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,100083
摘要：对用于煤巷顶板稳定性评价的经典方法中常用的单指标法和复合指标法,以及机器学习方法中常用的有监督学习方法和无监督学习方法进行了总结、分析,指出经典方法采用单一指标或仅针对某一类煤岩体进行顶板稳定性评价,评价结果不全面、不可靠,而机器学习方法需要人工标注大量顶板监测数据,工作量大,实际应用效果较差.基于深度学习方法可从顶板监测数据中自动提取特征的优势,提出了采用深度学习中的生成对抗网络对煤巷顶板进行稳定性评价的新模式,从而减少人工工作量.
关键词：煤巷围岩顶板稳定性评价机器学习深度学习生成对抗网络
分类号：TD322.4(矿山压力与支护)
论文发表日期：2018-01-01
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：5( 35-39 )
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