在信息融合技术下的煤矿底板突水预测方法研究

分析煤矿工作面突水有关的水文、地质环境、采矿影响等诸多因素,发挥RBF神经网络的自学习、自适应和容错能力,将其运用到不同突水因素的基本概率分配的确定过程中,建立基于RBF神经网络和D-S证据理论的煤矿底板突水预测模型。通过MATLAB仿真验证了该模型的预测结果准确度,保证煤矿的安全生产。