摘要： 为有效辨识金属矿山采空区危险性等级,搜集国内50组典型的金属矿山采空区失稳资料,建立遗传BP神经网络辨识模型.该辨识模型利用遗传算法全局搜索的优点,确定BP网络初始权值和阈值,改善了纯BP模型选择初值时的随机性.对辨识模型进行训练和检验,得出模型对训练样本和检验样本的平均辨识误差分别为1.14％和1.54％.通过计算辨识模型训练后输入节点的权重值,确定对采空区危险性影响最大的3个因素依次为矿柱面积比、岩石质量指标(RQD)值和矿柱宽高比.将该辨识模型应用于某金属矿山采空区实例,所得辨识结果与实际情况相符.
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