冲击地压预测的遗传神经网络方法

根据重庆市南桐矿务局砚石台煤矿的生产技术条件和开采地质条件，针对传统方法预测冲击地压存在的弊端，运用bp人工神经网络和遗传算法相结合的方法，通过改进激励函数来缩短训练时间，并利用给权值加入动量项和变速率学习方法，减少学习中的振荡，来对该矿冲击地压预测进行研究。工程实际应用表明，该方法能有效的确定网络结构和训练参数，并可以很好地应用在相关工程上。