【摘 要】
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为解决矿井掘进工作面风流温度预测的问题，采用BP神经网络为模型，利用遗传算法优化网络初始权值和阈值，建立了一种新的掘进工作面风温预测模型，并用Matlab编程实现。通过分析影响
【机 构】
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国投新集能源股份有限公司口孜东煤矿
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为解决矿井掘进工作面风流温度预测的问题，采用BP神经网络为模型，利用遗传算法优化网络初始权值和阈值，建立了一种新的掘进工作面风温预测模型，并用Matlab编程实现。通过分析影响掘进工作面风流温度的变化因素得出，局部通风机入口处湿球温度、风流温度，掘进工作面处湿球温度、掘进巷道长度等因素的影响力较大。为验证预测模型的准确性，分别对2个工作面的风温进行预测，结果表明，该模型收敛速度快、预测精确度高，是求解掘进工作面风温预测模型的最有效方法之一。
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