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基于广义回归神经网络的煤与瓦斯突出区域预测

             

摘要

针对煤与瓦斯突出存在诸多不确定影响因素的特点,在研究煤与瓦斯突出机理和广义回归神经网络的基础上,建立了煤与瓦斯突出的广义回归神经网络预测模型,提出了广义回归神经网络中的光滑因子优化选择算法,以提高模型预测精度.通过应用实例验证,预测结果精度高,与实际情况相吻合.研究结果证明了该方法的合理性和可行性,对煤矿提高煤与瓦斯突出区域的预测能力具有较大的参考意义.

著录项

  • 来源
    《矿业工程研究》 |2014年第1期|25-29|共5页
  • 作者

    念其锋; 施式亮; 李润求;

  • 作者单位

    湖南科技大学计算机科学与工程学院,湖南湘潭411201;

    中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083;

    湖南科技大学煤矿安全开采技术湖南省重点实验室,湖南湘潭411201;

    中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083;

    湖南科技大学煤矿安全开采技术湖南省重点实验室,湖南湘潭411201;

    中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083;

    湖南科技大学煤矿安全开采技术湖南省重点实验室,湖南湘潭411201;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TD712.7;
  • 关键词

    煤矿; 煤与瓦斯突出; 区域预测; 广义回归神经网络;

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