【摘 要】
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通过对煤与瓦斯原始样本的学习,对待报样本突出情况的预测进行了实例分析,为煤与瓦斯突出预测预报提供理论参考依据。利用煤与瓦斯突出的数据指标,建立了煤与瓦斯突出样本数
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州工业高等专科学校电子信息工程系,中兴通讯股份有限公司
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通过对煤与瓦斯原始样本的学习,对待报样本突出情况的预测进行了实例分析,为煤与瓦斯突出预测预报提供理论参考依据。利用煤与瓦斯突出的数据指标,建立了煤与瓦斯突出样本数据预测的BP神经网络和径向基神经网络模型。实验表明,采用径向基神经网络模型,比BP神经网络具有误差小,训练快等优点,能克服常规方法在煤与瓦斯突出危险中不稳定不准确的缺点,因此有更广泛的应用价值。
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