黄金科学技术 ›› 2016, Vol. 24 ›› Issue (1): 86-91.doi: 10.11872/j.issn.1005-2518.2016.01.086
王晓军1,2,陈辰1*,卓毓龙1,邓书强1,冯萧1
WANG Xiaojun1,2,CHEN Chen1,ZHUO Yulong1,DENG Shuqiang1,FENG Xiao1
摘要:
小波神经网络具有预测精度高、结构简单以及收敛快等众多优点,因此,试图将这一优势模型用于声发射的预测方面,进而为矿业领域完善一种新的预测方法,并根据实验室岩石加载实验过程中采集的大量声发射数据,建立了一种与之相适应的预测模型。首先,针对实验室实验过程中监测得到的声发射数据建立了小波神经网络模型(WNN模型),然后对声发射监测得到的声发射事件率进行网络自主学习,得到预测结果,最后与实际值相比并计算其误差。结果表明:WNN模型预测精度较高,与实际监测得到的结果基本吻合,证明WNN可以用于声发射信号方面的预测。
中图分类号:
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