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本发明公开了一种基于聚类分析与改进神经网络协同预测顶板稳定性的方法，先选择所需获取的因素参数，对各个因素参数分别建立评价分级，将分级后各个顶板的因素参数进行统计整理；采用K均值聚类分析建立四种类型顶板稳定性系数的训练和测试数据样本，进而建立四种不同类型的预测模型；分别对四种预测模型进行反复学习，获取四种模型的首层BP神经网络，然后分别进行非线性自回归滑动平均模型改进，接着对改进模型进行判定，当满足要求后进行第二层BP神经网格的训练；综合第一层与第二层BP神经网络，完成四种顶板稳定性预测模型的建立
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112465347 A (43)申请公布日 2021.03.09 (21)申请号 202011348346.2 G06K 9/62 (2006.01)
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