模糊神经网络预测公路隧道揭煤突出危险性

摘要：

在公路隧道揭穿煤层的施工中,揭煤突危险性的正确预测是安全、经济地揭穿煤层的关键.由于煤与瓦斯突出过程、突出机理的复杂性,使得基于经验突出危险性预测方法和基于数学建模的定量统计方法在实际应用中受到较大限制,预测结果弹性较大.因此,利用能表达知识规则的模糊神经网络,借助于成熟的模糊理论来表达与处理突出预测中不精确信息与不精确关系,以及借助于神经网络来表达影响突出因素与突出事件之间的相关规律,并在给出了模糊神经网络的拓扑结构和学习算法进行训练后,可实现公路隧道揭煤突出危险性的正确预测.

关键词： 公路隧道 揭煤 模糊神经网络 煤与瓦斯突出

作者: 姜德义 蒋再文 章永武 任松

作者单位: 重庆大学建筑工程学院(重庆) 重庆高等级公路建设指挥部(重庆)

会议类型: 国内会议

会议名称: 力学2000大会渗流力学专题讨论会暨第六届全国渗流力学学术讨论会

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 200-202

在线出版日期: 2000-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）