底板采动破坏深度统计学方法研究

作者：孟祥帅,鲁海峰,张曼曼,张桂芳,李超

摘要：底板采动破坏深度的研究对煤矿突水危险性评价具有重要意义,随着科学计算的兴起,以统计学方法研究底板破坏深度越来越普遍。文章基于前人研究成果系统梳理了回归分析、支持向量机、灰色预测和BP神经网络四种算法的原理及其在底板破坏深度确定方面的应用,对底板破坏深度统计学方法研究的方向进行了展望,指出随着计算机技术的发展,底板破坏深度的确定会朝着更加多元化、精准化方向发展,基于机器学习的多方法融合分析是未来底板采动破坏深度研究的主要方法之一。

发文机构：安徽理工大学地球与环境学院

关键词：底板破坏深度回归分析支持向量机灰色理论BP神经网络Floor Failure DepthRegression AnalysisSupport Vector MachineGrey TheoryBP Neural Network

分类号： G63[文化科学—教育学]