基于遗传算法的煤矿井巷支护优化设计研究

煤矿井巷指煤矿开采时的各类地井筒、巷道和硐室。遗传算法能够在复杂的参数空间中寻找最佳解决方案,它以卓越的数据处理和模式识别能力,在各类预测任务中表现突出。将遗传算法应用于煤矿井巷支护设计,能够提升煤矿井下支护整体质量,保障工人和生产安全。本文构建基于遗传算法优化的神经网络模型,并对煤矿井巷的支护方案予以优化。通过设计围岩稳定性评级指标制定、支护方案选择优化、模型拓扑结构以及种群初始化方法,再结合模型训练和实例测试验证了方法的可行性。