基于動態(tài)自適應(yīng)旗魚優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作面周期來壓預(yù)測

摘要： 針對現(xiàn)有工作面周期來壓預(yù)測方法精度不足、泛化性較差和算力要求高等問題,提出了一種基于動態(tài)自適應(yīng)旗魚優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DASFO-BP)的工作面周期來壓預(yù)測模型。通過分析工作面周期來壓機(jī)理,得到與來壓相關(guān)的影響因素,通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)確定對來壓具有顯著影響的因素(推進(jìn)速度、直接頂厚度、基本頂厚度、采高、煤層傾角和傾向長度)作為預(yù)測模型輸入,并以下次來壓強(qiáng)度和來壓步距作為預(yù)測模型輸...