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现代隧道技术 2023, Vol. 60 Issue (2) :38-46    DOI:
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基于蝙蝠算法优化的BP神经网络煤层冲击危险性智能综合评价研究
(1.华北科技学院 河北省矿山智能化开采技术重点实验室,北京 101601;2.中国矿业大学(北京)深部岩土力学与地下工程国家重点实验室,北京 100083;3.华北科技学院 智能化无人开采研究所,北京 101601; 4.中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京 100083;5. 煤炭科学研究总院,北京 100013;6.华北科技学院 矿山安全学院,北京 101601)
Research on the Intelligent Comprehensive Evaluation of Coal Seam Impact Risk Based on the BP Neural Network Optimized by the Bat Algorithm
(1. Hebei Key Laboratory of Mine Intelligent Unmanned Mining Technology, North China Institute of Science and Technology,Beijing 101601; 2. State Key Laboratory for Geomechanics & Deep Underground Engineering, China University of Mining and Technology(Beijing), Beijing 100083; 3. Institute of Intelligent Unmanned Mining, North China Institute of Science and Technology,Beijing 101601; 4. State Key Laboratory of Coal Resources and Mine Safety, China University of Mining and Technology(Beijing),Beijing 100083; 5.China Coal Research Institute, Beijing 100013; 6. School of Mine Safety, North China Institute of Science and Technology, Beijing 101601)
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摘要 通过深入分析开采深度、煤层顶底板性质、冲击倾向性、地质构造、开采技术等因素对煤层冲击危险性的影响,建立基于蝙蝠算法优化的BP神经网络煤层冲击危险性智能综合评价模型;将所确定的影响冲击危险性因素进行数量级划分,利用蝙蝠算法对BP神经网络的权值与阈值最优值选择进行优化,对煤层冲击危险性进行无冲击危险性、弱冲击危险性、中等冲击危险性、强冲击危险性的等级评价。应用蝙蝠算法优化BP神经网络煤层冲击危险性智能综合评价模型对内蒙古某矿的煤层及江苏某煤矿工作面进行实例验证,评价结果与综合指数法计算所得结果一致,表明该模型可以用于煤层冲击危险性评价。应用该模型对煤层进行冲击危险性评价时,改善了BP网络结构在权值和阈值确定上的随机缺陷,提高了算法稳定性,因而得到的评价结果更加合理。
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关键词煤层   冲击危险性   蝙蝠算法   BP神经网络   评价     
Abstract: An intelligent comprehensive evaluation model of coal seam impact risk based on the BP neural network optimized by the Bat algorithm was established through in-depth analysis of the in-fluence of mining depth, property of top and bottom floors of coal seams, impact tendency, geological structure, mining technology and other factors on coal seam impact risks. The determined factors in-fluencing impact risks are classified by order of magnitude,and the Bat algorithm is employed to optimize the selection of the optimal weight and threshold value of the BP neural network, and the rating evaluation is performed for coal seam impact risks in terms of no-impact risk, weak impact risk, medium impact risk and strong impact risk. The intelligent comprehensive evaluation model of coal seam impact risk based on the BP neural network optimized by the Bat algorithm was used for in-stance validation of coal seams in a mine in Inner Mongolia and a face in Jiangsu Province, and the evaluation results were consistent with the results calculated by the synthetic index method, showing that this model could be used to evaluate coal seam impact risks. When this model is employed to evaluate coal seam impact risks, the random defects in the determination of weight and threshold value of the BP network structure can be overcome and the algorithm stability can be improved, so the evaluation results obtained are more reasonable.
KeywordsCoal seam,   Impact risk,   Bat algorithm,   BP neural network,   Evaluation     
基金资助:深部岩土力学与地下工程国家重点实验室(北京)开放基金资助项目(SKLGDUEK1822);中国科协科技智库青年人才计划(20220615ZZ07110397);中央高校基本科研业务费资助项目(3142021007);国家自然科学基金资助项目(51804160)
作者简介: 张科学(1986-),男,博士,副教授,主要从事矿山智能化无人开采、冲击地压和巷道围岩控制方面的研究,E-mail:zhkexue@163.com. 通讯作者:吴永伟(1996-),男,硕士研究生,主要从事矿山冲击地压、智能化无人开采方面的研究工作,E-mail: wuyongweivyv@163.com.
引用本文:   
.基于蝙蝠算法优化的BP神经网络煤层冲击危险性智能综合评价研究[J]  现代隧道技术, 2023,V60(2): 38-46
.Research on the Intelligent Comprehensive Evaluation of Coal Seam Impact Risk Based on the BP Neural Network Optimized by the Bat Algorithm[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2023,V60(2): 38-46
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2023/V60/I2/38
 
没有本文参考文献
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