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基于人工神经网络的矿井水排水量预测

     

摘要

矿井水排水量预测是一个难题.受降雨、河流、含水层等自然因素和煤矿开拓面积的扩大、水平的延伸等人为因素的影响,矿井水年排水量时间序列是非线性的.针对该问题,采用人工神经网络方法建立了矿井水排水量预测模型,通过预测结果比较可知,该模型具有较高的精度,将对以后矿井水排水量的预测起到一定的指导作用,并为矿井水利用规划的制定奠定了基础.

著录项

  • 来源
    《煤炭工程》|2007年第10期|92-94|共3页
  • 作者单位

    中国矿业大学,化学与环境工程学院,北京,100083;

    中国矿业大学,化学与环境工程学院,北京,100083;

    中国矿业大学,化学与环境工程学院,北京,100083;

    中国矿业大学,化学与环境工程学院,北京,100083;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 煤矿;
  • 关键词

    人工神经网络; 矿井水; 排水量;

  • 入库时间 2023-07-24 21:06:52

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