基于神经网络和Dempster—Shafter信息融合的煤岩界面预测

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摘要：针对煤岩界面识别精度无法满足采煤机自动调高的情况,提出采用神经网络融合工作面的三边信息,使用D-S证据理论再将此信息和不断获得的煤岩界面识别信息进行二次融合,从而实现在线融合和在线预测,不断提高预测精度.仿真结果显示:该方法不仅对地质条件好的工作面有效,而且对断层也有一定的适应性;同时,具有优良的容错性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96550X/200301/7411253.html

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关键词：After 信息融合 神经网络 mps dem 煤岩界面 神经网络 D-S理论 长壁开采 采煤机