J4 ›› 2009, Vol. 27 ›› Issue (01): 79-.

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AdaBoost集成神经网络在冲击地压预报中的应用

孙凤琪1,2   

  1. 1.吉林师范大学 数学研究所, 吉林 四平 136000;2. 东北大学 系统科学研究所, 沈阳 110004
  • 出版日期:2009-01-20 发布日期:2009-07-02
  • 通讯作者: 孙凤琪(1968— ),女,吉林桦甸人, 东北大学博士研究生,吉林师范大学副教授,主要从事双控制理论研究 E-mail:jlsdsfq@163.com
  • 作者简介:孙凤琪(1968— )|女|吉林桦甸人| 东北大学博士研究生|吉林师范大学副教授|主要从事双控制理论研究|(Tel)86-13604346519(E-mail)jlsdsfq@163.com
  • 基金资助:

    吉林省科技发展计划基金资助项目(20040803)

New Rock Burst Prediction Modeling Based

SUN Feng-qi1,2   

  1. 1. Institute of Mathematics,Jilin Normal University, Siping 136000,China; 2.Institute of Systems Science,Northeastern University,Shenyang 110004, China
  • Online:2009-01-20 Published:2009-07-02

摘要:

  为提高单一BP神经网络预测精度,利用AdaBoost.R2集成学习算法,将单一BP(Back\|Propagation)神经网络集成,并针对AdaBoost.R2集成BP网络的特点,提出了一种新的模型更新方法,在有效地实现模型更新的同时克服了传统更新方法的不足。将该新方法应用到抚顺老虎台矿冲击地压预报中,对冲击地压发生的主要因素进行了分析并将其作为模型的输入,使用AdaBoostR2集成BP网络作为核心智能算法,建立了冲击地压预报模型,取得了较好的预测效果。

关键词: 冲击地压, 神经网络, AdaBoost, 预测模型, 模型更新

Abstract:

Aiming at the disadvantages of single BP net work, an ensemble BP(Back-Propagation) net work is presented by using AdaBoostR2 for improving the prediction accuracy of single BP net work. A new updating method is proposed for the characters of ensemble BP net work based on AdaBoostR2. The new method can update the model effectively and overcome the disadvantage of traditional updating methods. The new methods are used to predict the rock burst in Fushun Laohutai mine. The main influence factors for rock burst are analyzing detailed and used as the inputs of prediction model. The ensemble BP net work based on AdaBoostR2 is used as intelligent algorithm. The prediction model for rock burst predicting has a good prediction accuracy.

Key words: rock burst, neural network, AdaBoost;, prediction model, model updating

中图分类号: 

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