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基于卷积神经网络的岩爆烈度等级预测

李康楠 吴雅琴 杜锋 张翔 王乙桥

煤田地质与勘探2023,Vol.51Issue(10):94-103,10.
煤田地质与勘探2023,Vol.51Issue(10):94-103,10.DOI:10.12363/issn.1001-1986.23.01.0018

基于卷积神经网络的岩爆烈度等级预测

Prediction of rockburst intensity grade based on convolutional neural network

李康楠 1吴雅琴 2杜锋 1张翔 1王乙桥1

作者信息

  • 1. 中国矿业大学(北京) 共伴生能源精准开采北京市重点实验室,北京 100083||中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院,北京 100083
  • 2. 中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京 100083
  • 折叠

摘要

关键词

岩爆/深部岩体/烈度分级/指标体系/数据插补/深度学习/预测模型

Key words

rockburst/deep rcok/intensity grade/indicator system/data interpolation/deep learning/prediction model

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

李康楠,吴雅琴,杜锋,张翔,王乙桥..基于卷积神经网络的岩爆烈度等级预测[J].煤田地质与勘探,2023,51(10):94-103,10.

基金项目

国家自然科学基金重点项目(52130409) (52130409)

国家自然科学基金青年基金项目(52004291) (52004291)

煤田地质与勘探

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-1986

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