【摘 要】
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本文根据在采煤工作面所搜集的观测数据对神经网络进行训练,建立了预测采煤工作面瓦斯涌出量人工神经网络模型。研究表明,采煤工作面瓦斯涌出量与煤层的埋藏深度、工作面日产量、煤层瓦斯含量、煤层厚度、煤层间距和日进尺有关。与线性回归和非线性回归方法相比,人工神经网络模型预报精度更高。而采用Levenberg-Marquardt方法训练的神经网络具有收敛速度快和预报精度高等特性。
【机 构】
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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
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本文根据在采煤工作面所搜集的观测数据对神经网络进行训练,建立了预测采煤工作面瓦斯涌出量人工神经网络模型。研究表明,采煤工作面瓦斯涌出量与煤层的埋藏深度、工作面日产量、煤层瓦斯含量、煤层厚度、煤层间距和日进尺有关。与线性回归和非线性回归方法相比,人工神经网络模型预报精度更高。而采用Levenberg-Marquardt方法训练的神经网络具有收敛速度快和预报精度高等特性。
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