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用于采空区稳定性分析的FOA-GRNN模型研究及其应用
摘    要:为了更合理有效地分析采空区稳定性问题,引入一种新型的全局寻优智能算法(果蝇算法)对广义回归神经网络进行优化,构建采空区稳定性分析模型(FOA-GRNN模型)。对影响采空区稳定性的样本进行归一化处理,将标准化后的数据代入模型程序中,建立了由9个影响因素组成的采空区稳定性分析模型,研究结果表明:采空区稳定性主要影响因素权重为:矿柱面积比RQD值矿柱高宽比岩石的质量指标;所建分析模型收敛速度快。并以某金属矿山采空区为例进行稳定性分析实际应用:采空区原始数据进行归一化处理后并输入所建立的FOAGRNN模型中,对照分级标准,得出结果:采空区不稳定,分析结果与实际情况相符,具有实用价值。


Study and Application on Fruit Fly Optimization Algorithm Optimized General Regression Neural Network in Mined-out area Stability Analysis
Abstract:
Keywords:
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