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基于LC-SSA-BP神经网络模型的煤层导水断裂带高度预测

赵德康韩冰冯国瑞史佳波任恒辉王鹏威任培元

煤矿安全2023，Vol.54Issue(5)：78-83,6.

煤矿安全2023，Vol.54Issue(5)：78-83,6.DOI:10.13347/j.cnki.mkaq.2023.05.012

Prediction of coal seam water conduction fault zone height based on LC-SSA-BP neural network model

赵德康 ¹韩冰 ²冯国瑞 ²史佳波 ³任恒辉 ²王鹏威 ²任培元²

作者信息

1. 太原理工大学矿业工程学院,山西太原030024||煤炭科学研究总院,北京100013||山东大学齐鲁交通学院,山东济南250002||矿山岩层控制与灾害防控山西省重点实验室,山西太原030024||山西省煤基资源绿色高效开发工程中心,山西太原030024
2. 太原理工大学矿业工程学院,山西太原030024||矿山岩层控制与灾害防控山西省重点实验室,山西太原030024||山西省煤基资源绿色高效开发工程中心,山西太原030024
3. 山西汾西矿业(集团)有限责任公司曙光煤矿,山西长治047100
折叠

矿井水害/导水断裂带高度/LC-SSA优化算法/BP神经网络/预测模型

矿业与冶金

赵德康,韩冰,冯国瑞,史佳波,任恒辉,王鹏威,任培元..基于LC-SSA-BP神经网络模型的煤层导水断裂带高度预测[J].煤矿安全,2023,54(5):78-83,6.

国家自然科学基金青年科学基金资助项目(52104145) （52104145）

山西省基础研究计划资助项目(20210302124482) （20210302124482）

山西省科技重大专项揭榜资助项目(20191101016) （20191101016）

山西省科技重大专项资助项目(20201102004) （20201102004）

OA北大核心CSTPCD

ISSN：1003-496X

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