TY - Jour A2 - 张，华联奥梦，樊宝奥 - 静，苏诺林Au - Sun，Xizhen Au - Wang，Changxiang Au - Liang，Yanbo Au - Pang，DA Py - 2020年 - 2020/11/07 TI -基于最小二乘优化神经网络SP - 8882241 VL - 2020 AB的一种新的灾难预测方法 - 风险评估是实施防止和控制岩爆来对策的先决条件，以及快速预测研究在岩石突发的场景对于煤矿的安全生产更为重要。针对煤炭和岩石的许多因素和异质性引起的动态灾害的问题难以预测，在煤炭开采过程中，在本文中，研究了岩爆的一般法律和风险控制因素，是数学模型基于BP神经网络是根据挖掘区域的不同实际挖掘条件构建的，输出层获得了预测结果。然后，通过使用SPSS软件安装训练后的输出样品的结果，并且通过多个最小二乘配件获得拟合功能。最后，通过实际煤矿动态灾害参数的数据检查了拟合结果。预测结果表明，BP神经网络预测模型的仿真结果和最小二乘法的拟合功能可以减少主观判断对预测结果的影响，并且拟合函数的应用可以获得第一函数的预测结果是时候确保建设安全。使用拟合功能的现场危险评估和检查方法简单可行，精度高，为岩爆的田间预测提供了新的思路。 SN - 1468-8115 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8882241 DO - 10.1155/2020/8882241 JF - Geofluids PB - Hindawi KW - ER -