Prediction Model for the Amount of Gas Emission from Coalface Based on Fuzzy Neural Network

机译：基于模糊神经网络的煤层瓦斯涌出量预测模型。

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Precisely forecasting the amount of gas emitted from the coalface is very important for the design of a mine and its production safety. Here, a neural network-driven fuzzy reasoning system for forecast is proposed on the basis of improved Takagi-Sugeno reasoning model. The experimental result shows that the fuzzy neural network has good properties such as fast convergence, high precision and strong function approximation ability and is suitable for estimating the amount of gas emitted from the coalface.

机译：准确预测从采煤工作面放出的瓦斯量对于矿井设计及其生产安全至关重要。在此基础上，基于改进的Takagi-Sugeno推理模型，提出了一种神经网络驱动的模糊推理预测系统。实验结果表明，模糊神经网络具有收敛速度快，精度高，函数逼近能力强等特点，适用于煤层瓦斯涌出量的估算。

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来源
《2002 International Symposium on Safety Science and Technology (2002 ISSST) Vol.3 Pt.B Oct 10-13, 2002 Tai'an, China》|2002年|p.978-982|共5页
会议地点 Taian China
作者
LI Sheng; LI Minqiang; HU Shangxu;
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作者单位

Institute of Intelligent Information Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类外交、国际关系;
关键词
prediction model; gas emission; coalface; fuzzy neural network; Takagi-Sugeno reasoning;

机译：预测模型瓦斯涌出煤层模糊神经网络Takagi-Sugeno推理;

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