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BP神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用
  • ISSN号:1008-3731
  • 期刊名称:《煤炭科技》
  • 时间:0
  • 分类:TD712.5[矿业工程—矿井通风与安全]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学安全工程学院,江苏徐州221008
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(50834005)
中文摘要:

煤与瓦斯突出是一种极其复杂的瓦斯动力灾害现象。采用煤与瓦斯突出预测常用的7项指标作为输入值,基于BP神经网络的非线性自主学习能力,智能化、定量化地识别煤与瓦斯突出的类型。该模型基于MATLAB的神经网络工具箱加以实现。实验结果证明,基于BP神经网络的煤与瓦斯突出预测模型结果可靠,效果良好,应用性比较强。

英文摘要:

The coal and the gas outburst is one kind of extremely complex gas power disaster. Use seven indicators which the coal and the gas outburst forecast commonly used as the input value, based on BP neural network's misalignment independent learning capability, to recognize the type of the coal and the gas outburst .This model realizes based on the MATLAB neural network toolbox. The experimental result proved that the prediction model of the coal and the gas outbrust based on the BP neural network is reliable and the utility is very common.

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期刊信息
  • 《煤炭科技》
  • 主管单位:江苏煤矿安全监察局
  • 主办单位:徐州矿务集团有限公司、江苏省煤炭学会 中国矿业大学
  • 主编:赵从国
  • 地址:江苏省徐州市矿山东路3号
  • 邮编:221006
  • 邮箱:mtkj1234@163.com
  • 电话:0516-85320746
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-3731
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1491/TD
  • 邮发代号:28-175
  • 获奖情况:
  • 被评为江苏省优秀期刊,江苏省一级期刊,首届《CAJ...
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:2897