基于PSO-RBF神经网络的主要影响角正切求取方法

来源 :金属矿山 | 被引量 : 7次 | 上传用户：guan243775020

【摘要】

：

主要影响角正切tanβ是采用概率积分法进行矿山开采沉陷预计的主要参数之一,决定着开采沉陷的影响范围。为了提高tanβ求取精度,在分析tanβ及其影响因素的基础上,选取tanβ的5个主要影响因素作为输入层神经元,将粒子群(PSO)快速搜索全局最优解算法与径向基(RBF)神经网络相结合,提出一种求取tanβ的PSO-RBF神经网络预测模型,获得tanβ和地质采矿条件之间的非线性映射关系。运用我国30个

【作者】

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陈俊杰王明远武君闫伟涛

【机构】

：

河南理工大学测绘与国土信息工程学院

【出处】

：

金属矿山

【发表日期】

：

2015年04期

【关键词】

：

PSO-RBP神经网络预测模型主要影响角正切 PSO-RBF neural network Prediction model Tangent of ma

【基金项目】

：

国家自然科学基金委员会与神华集团有限责任公司联合项目（编号：U1261206）, 河南省高校科技创新团队支持计划项目（编号：13IRTSTHN029）

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