基于BP神经网络工作面煤层地质条件开采工艺性评价

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文章论述了基于主成分分析法的bp模型结构,用新的方法来改进科研绩效评价系统统计的合理性和正确性。

建筑企业的安全问题不仅关系到建筑行业的发展,而且关系到社会的和谐与进步。从管理者的视角构建了建筑企业安全管理评价指标体系,并对指标之间的关系做了简要的说明。然后应用主成份分析对神经网络的输入数据进行预处理,提取其中的关键成分作为网络的输入,并采用遗传算法来提高神经网络的收敛速度。最后以天津市建筑企业为实例加以说明并进行了分析。结果表明,建立的模型不仅较公平、合理,而且提高了神经网络模型的学习效率。

本文将bp神经网络运用于高校大学生德育评价体系中,使该体系能够更为全面、准确地反映学生的实际情况,为学生德育发展指明方向。该体系的建立为大学生德育评价提供一种更为客观准确的评价手段,特别解决了评价体系当中的人为主观因素误差和评价指标权值设置问题。

针对我国葡萄酒业内缺乏利用理化指标对葡萄酒进行评级的现状,分析能否使用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量.通过运用双因子方差分析、主成分分析、逐步回归分析等方法分析了葡萄酒的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系等问题,建立了基于matlab平台的bp神经网络模型,得到了在一定条件下,能用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论.但仅考虑理化指标时会使结果存在一定的误差,故建议使用理化指标和简单的感官分析相结合来评价葡萄酒的质量,以提高评价葡萄酒质量的准确性.

在分析普通混凝土强度影响因素基础上,选取混凝土配料中7个因素作为输入值,并将其应用于钢筋混凝土结构耐久性评价中。应用表明,改进后的模型算法简单,线性逼近度高,能准确地预测出混凝土的结构耐久性。

指出了土地适宜性评价是土地利用总体规划的一个重要研究专题，通过评价可以为土地利用现状分析、土地利用及土地开发和充分、合理利用土地资源提供科学依据。研究了现行土地适宜性评价的理论与方法，分析了以往土地适宜性评价方法存在的不足，提出了利用改进的bp神经网络评价模型进行土地适宜性评价的办法。

基于bp神经网络预测药芯焊条耐磨性——应用matlab语言及其神经网络工具包，通过bp神经网络，对wrs型金属基陶瓷药芯焊条堆焊层耐磨性进行模拟和预测。结果表明，该方法能够较准确地预测该药芯焊条在泥砂磨损中的耐磨性能。

本文提出在复杂矿山地质条件下选择煤层开拓方式和开采系统的原则。复杂条件是指瓦斯涌出量大、有煤和瓦斯突出危险性、围岩温度高、开采深度大和围岩不稳定性等。文中分别针对盘区开拓采用柱式和混合式开采系统及水平开拓采用柱式开采系统具体提出7种方案。

附件一： 815综采工作面煤层注水设计 编制： 通风科： 通风副总： 总工程师： 二ｏ一一年五月二十七日 815综采工作面煤层注水设计 一、设计概述 根据《煤矿安全规程》第154条的规定：采煤工作面应采取煤层注水防尘措施。我们对815综采工 作面进行煤层注水，以预先润湿煤体，减少在回采过程中的产尘量，特做设计如下： 二、815综采工作面基本情况 工作面走向长度工作面倾向长度煤层倾角煤层平均厚度 360m156m19°～21°2.7～3.2m 三、注水钻孔参数确定 1、注水方式：采用静压长钻孔煤层预注水方式注水（即正常压力注水）。 2、钻孔布置：从回采工作面的材料道沿煤层倾斜方向打平行于工作面的下向孔，采用单向孔进行注 水，实行随采随注。 3、钻孔参数确定： ①采用mk-4型钻机钻进施工，配ф50mm外平钻杆，钻孔孔径为ф60mm，采用bw－

文章从高校财务工作绩效的内涵出发,构建了高校财务工作绩效评价指标体系,并运用bp神经网络的方法,对江苏省所属10所高校财务工作的实际效果进行了实证分析,发现了一些共性、根本性问题,提出了相关对策建议。

同条件养护混凝土试件强度与混凝土的配合比、环境温度、养护时间有密切的关系,它们之间是复杂的非线性关系,采用神经网络模型方法,界定两者之间的关系,可用于实际工程的强度预测。

在综合分析影响煤层底板导水破坏深度因素的基础上,应用灰色关联理论筛选预测指标,建立底板破坏深度的灰色bp神经网络计算模型。该模型采用全国典型突水范例和实测数据作为训练样本和测试样本,对实测值、bp和灰色bp神经网络模型计算值进行对比分析。实例分析表明:应用灰色理论筛选指标考虑因素更加全面,结合神经网络预算结果更为接近实际,该模型为承压水上安全采煤提供了科学依据。

考虑到常规bp神经网络算法容易陷入局部最优解,所建立的网络遗传流量检测模型检测效率低,准确率不高等问题,提出一种改进型ga优化bp神经网络算法,并使用其建立网络遗传流量检测模型。常规遗传算法在搜索过程中,往往会由于出现影响生产适应度高的个体而对遗传算法搜索过程产生影响的现象发生,因此需要对常规遗传算法进行改进。使用的方法是通过混合编码方式进行改进,同时对交叉算子、变异算子、交叉概率以及变异概率等参数进行优化修正。使用kddcup99数据库中的网络异常流量数据进行实验研究,研究结果表明,所提出方法的检测性能要明显优于常规算法,其对bp神经网络的结构、权值以及阈值进行同步优化,避免了盲目选择bp神经网络结构参数带来的问题,避免了常规bp神经网络容易陷入局部最优解的问题。

人工神经网络方法通过大量的样本学习和训练,能够对实际问题进行最佳逼近。在分析煤层界面建模数据的基础上,设计插值煤层界面的人工神经网络结构。利用matlab的神经网络工具箱建立对煤层界面插值的人工神经网络模型。以某矿的钻孔数据为样本对人工神经网络进行训练,实现了对煤层界面网格的插值;通过matlab实现了对煤层界面的插值结果的三维显示。

在超厚煤层条件下,为探明金地煤业1326综采工作面回采工程中可能出现的影响程度大于1/2煤层厚度的地质构造和长轴大于20m的陷落柱的分布情况,通过应用无线电波坑道透视技术,并结合现有已知的地质资料对该工作面进行探测和分析,为该综采面的安全、高效回采提供科学依据。

基于煤田勘探资料和矿井实际观测结果,结合测试分析和数值计算,对平顶山矿区李口集区块煤储层地质条件进行了研究。结果表明:区块内主煤层的煤体结构破坏严重,小型裂隙发育但连通性较差,含气量中等且属于低压煤储层,煤层气采收率偏低,地面原位开采的难度较大。为此,建议该区块的煤层气开发以矿井抽采为主,并在煤矿采动带和采空区辅以合理的地面抽采工程。

在城市发展进程中现存的旧建筑是拆旧建新还是进行改造,应进行社会影响评价;在此评价过程中要体现以人为本的精神,公众也应参与到评价中来。本文利用bp人工神经网络,将主、客观性评价指标的评价结果经与模糊集所对应的评价值规范化处理后,作为输入单元的输入值,合理地解决主、客观性指标的综合评价问题,可以在社会影响评价中更充分地体现社会上不同团体和个人的利益与观点,有助于旧建筑改造再利用社会评价的开展。

讨论了施工企业信用评价在建设市场经济中的重要作用,建立了施工企业信用评价的评价指标。并根据此评价指标体系建立了施工企业信用评价的bp神经网络模型,并进行了施工企业信用的预测,为业主正确选择承包商提供了依据。

文章建立了科技项目社会经济效益的bp神经网络综合评价模型,对武汉某科技项目进行了实证分析,并对该模型的适用性进行了简短总结。

将bp神经网络应用于城市土地集约利用评价研究中,可以排除人为设定权重的主观因素对评价结果的影响,能够准确评价土地集约利用类别,使评价结果更加客观、科学、合理。将评价等级分为集约利用、适度利用、低度利用和粗放利用,从土地利用、土地投入、土地产出三方面,选择9个评价指标构建评价指标体系,并利用matlab中实现的人工神经网络模型对唐山市土地进行集约利用评价。结果显示:唐山市低度利用的土地占26.4%,适度利用的土地面积占22.7%,集约利用的土地占40.6%,过度利用的土地占10.3%,土地利用强度较低,还有一定的挖掘潜力。

绿色建筑的发展是促进资源节约、构建低碳社会的必由之路。文章介绍绿色建筑的内涵及评价因素等,阐述了架构绿色建筑评价体系方案,重点介绍了bp神经网络的工作原理,以及使用bp神经网络算法在绿色建筑评价中的应用,并以福建省城镇住宅建筑为案例,说明了神经网络在建筑绿色性评价中可一定程度上避免一些主观因素的干扰,使评价结果更客观、更真实。