BP神经网络在地表移动边界角预测中的应用

在对煤矿采空区地表移动及其边界角影响因素分析的基础上,提出用BP神经网络预测采空区地表移动边界角.建立了边界角预测的BP神经网络模型,利用国内近30项工程的采空区地表移动实测数据作为学习样本对网络进行训练,用实际工程对网络进行了测试分析.结果显示,预测精度平均达90%,研究表明用BP神经网络计算边界角方法可行,具有实用性,为边界角的确定提供了一条新的途径.     

黄土的视电阻率与工程性质关系研究

对黄土进行了视电阻率试验,分析了视电阻率与黄土一般物理性质、湿陷性及强度等特性之间的关系。应用因子分析法对视电阻率及其它物理力学指标之间的关系进行了深入的探讨,对各指标的重要性（以贡献率表示）进行了分析。研究结果表明,视电阻率的重要性最大,高于含水率、密度、压缩系数及湿陷系数等指标。