【摘 要】
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为了更加准确地预测出矿井瓦斯涌出量,设计出基于留一法交叉验证BP神经网络的瓦斯涌出量预测模型。其中,采用了交叉验证的办法对BP神经网络的测试集与训练集进行优化,并选取了影响瓦斯涌出量的13个因素作为预测指标,将每一次交叉验证的测试集组成新的数据集合。通过测试集预测瓦斯涌出量,得到决定系数为0.978,优于传统神经网络的预测结果。
【机 构】
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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
【基金项目】
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2020年省级大学生创新创业训练项目,基于变频调速技术对通风机效率的优化(S202010147024)。
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为了更加准确地预测出矿井瓦斯涌出量,设计出基于留一法交叉验证BP神经网络的瓦斯涌出量预测模型。其中,采用了交叉验证的办法对BP神经网络的测试集与训练集进行优化,并选取了影响瓦斯涌出量的13个因素作为预测指标,将每一次交叉验证的测试集组成新的数据集合。通过测试集预测瓦斯涌出量,得到决定系数为0.978,优于传统神经网络的预测结果。
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