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神经网络技术在煤层瓦斯含量预测中的应用
  • 591
  • 286
  • 作者

    马玉姣程根银赵东云

  • 单位

    中国矿业大学安全工程学院清华大学环境科学与工程系

  • 摘要
    将瓦斯含量预测技术与神经网络原理结合,利用Matlab强大的神经网络工具箱,采用BP模型对钱家营矿区域瓦斯含量进行预测。根据对井田地质条件的分析研究,选取了9个反应本矿瓦斯含量的特征指标,用13个学习样本对网络进行训练,得到了影响因素与瓦斯含量之间的关系。实验表明预测结果能较好的与实际相吻合,证明神经网络技术可以用来准确预测煤层瓦斯含量。
  • 关键词

    瓦斯含量预测特征指标神经网络Matlab

  • 基金项目(Foundation)
    国家重点基础研究“973”项目(2005cb221504)；国家“十一五”科技攻关项目(2006BAK03B01)；
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